Reinforcement-learning

Dieser Beitrag untersucht ZeroGUI, ein Online-Lernframework, das die Notwendigkeit manueller Datenannotation für das Training von GUI-Agenten eliminiert und durch automatisierte Aufgabengenerierung und Belohnungsschätzung mithilfe von Vision-Language Models signifikante Leistungsverbesserungen erzielt.

Entdecken Sie, wie QwQ-32B, ein Modell mit 32 Milliarden Parametern, Reinforcement Learning nutzt, um Spitzenleistungen in Bezug auf logisches Denken und Werkzeugnutzung zu erzielen und dabei Modelle mit deutlich größeren Parameterzahlen zu übertreffen.

Eine umfassende Analyse von DeepSeek-R1-Zero und DeepSeek-R1, die Reinforcement Learning (RL), Supervised Fine-Tuning (SFT), Architektur und Leistungsverbesserungen abdeckt.

Erforschen Sie, wie Reinforcement Learning und große Sprachmodelle wie OpenAI's o3 das Wettbewerbsprogrammieren transformieren und spezialisierte Systeme ohne handgefertigte Strategien übertreffen.

Dieser Artikel stellt AgentMesh vor, eine neuartige Multi-Agenten-Architektur, die von Lyzr.ai entwickelt wurde und darauf abzielt, autonomes Lernen und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten zu fördern, was potenziell den Weg für allgemeine Intelligenz ebnen könnte.