Reinforcement-learning

Cet article explore ZeroGUI, un cadre d'apprentissage en ligne qui élimine le besoin d'annotation manuelle des données pour entraîner les agents d'interface graphique, atteignant des améliorations significatives des performances grâce à la génération automatisée de tâches et à l'estimation des récompenses à l'aide de modèles Vision-Langage.

Découvrez comment QwQ-32B, un modèle de 32 milliards de paramètres, exploite l'apprentissage par renforcement pour atteindre des performances de pointe en raisonnement et en utilisation d'outils, rivalisant avec des modèles ayant un nombre de paramètres bien plus élevé.

Une analyse approfondie de DeepSeek-R1-Zero et DeepSeek-R1, couvrant l'Apprentissage par Renforcement (RL), le Fine-Tuning Supervisé (SFT), l'architecture et les améliorations de performance.

Explorez comment l'apprentissage par renforcement et des modèles de langage large comme o3 d'OpenAI transforment la programmation compétitive, surpassant les systèmes spécialisés sans s'appuyer sur des stratégies élaborées à la main.

Cet article présente AgentMesh, une nouvelle architecture multi-agent développée par Lyzr.ai, conçue pour favoriser l'apprentissage autonome et la collaboration entre les agents d'IA, ouvrant potentiellement la voie à l'intelligence générale.