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强化学习与大模型

2024.05.16

投稿:龚惠英部门:理学院浏览次数:

活动信息

报告题目 (Title):强化学习与大模型

报告人 (Speaker): 荆炳义 教授(南方科技大学)

报告时间 (Time):2024年05月21日 (周二) 15:00

报告地点 (Place):校本部GJ303

邀请人(Inviter):张阳春

主办部门:理学院数学系

报告题目:强化学习与大模型

报告摘要:强化学习与大模型的结合代表了人工智能领域的一项重要进展。强化学习(RL)是一种机器学习方法,通过与环境互动并根据反馈进行策略优化,以实现预定目标。大模型则通过大规模数据训练,展现出强大的自然语言处理和生成能力。将两者结合,可以使强化学习系统在复杂环境中更加智能和高效。同时,强化学习能够优化大模型的策略,使其在特定任务中的表现更为卓越。这样的结合不仅提升了AI系统的适应能力和决策水平,还拓展了其应用范围,从游戏和机器人控制,到自动驾驶和自然语言处理,展示出广阔的前景和潜力。

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