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百度网站外链发布平台,徐州招标投标信息网,看男科花了一万多了,连云港优化推广强化学习新突破#xff0c;登上Nature#xff01;作者构建了一个元学习系统#xff0c;指导无数智能体在多样任务中不断试错与演化#xff0c;最终自动发现新的强化学习算法规则。不得不说#xff0c;不愧是能发Nature的idea#xff01;同时#xff0c;这也代表着未来强…强化学习新突破登上Nature作者构建了一个元学习系统指导无数智能体在多样任务中不断试错与演化最终自动发现新的强化学习算法规则。不得不说不愧是能发Nature的idea同时这也代表着未来强化学习研究的新趋势敢于尝试不符合传统的新思路。此外系统研读了25年的几百篇顶会后笔者还发现对强化学习算法的优化、将其与新架构融合、对其进行验证等也都备受审稿人青睐。想发论文的伙伴不要错过。为让大家能够紧跟领域前沿早点发出自己的顶会我给大家结合这些趋势准备了161篇必读论文和源码并且进行了分类梳理主要涉及基础框架、核心方法与架构创新、解决特定问题范式的创新、融合领域知识与模型的新范式、通用智能体的探索。扫描下方二维码回复「强化161」免费获取全部论文合集及项目代码AdaCuRL: Adaptive Curriculum Reinforcement Learning with Invalid Sample Mitigation and Historical Revisiting内容这篇论文提出了AdaCuRL一个面向大模型推理能力提升的自适应课程强化学习框架。它通过“由粗到精”的难度估计和动态课程调度让模型按能力逐步学习避免无效样本导致的梯度饥饿和策略退化配合历史数据回访、稀疏KL惩罚等机制在无需人工标注思维链的情况下显著提升多模态与语言模型在数学推理等多类基准上的成绩。【Nature】Discovering state-of-the-art reinforcement learning algorithms内容文章提出用一个元网络同时生成预测目标和策略更新目标在海量 Atari 等复杂环境中对成群的智能体做元梯度优化最终得到的 DiscoRL 在 57 款 Atari 上打破人类手工算法的纪录并在 ProcGen、NetHack 等未见任务中同样刷新 SOTA首次证明机器可以完全自主地发现通用且更优的 RL 算法。扫描下方二维码回复「强化161」免费获取全部论文合集及项目代码EyeFormer: Predicting Personalized Scanpaths with Transformer-Guided Reinforcement Learning内容文章用 Transformer 做策略网络把“人怎么看图”建模成连续强化学习问题逐点输出高斯分布的注视坐标与时长以 DTWD 对齐真实轨迹并辅以 IOR 显著度奖励用少量样本即可微调出个人专属模型首次在 GUI 和自然场景上同时实现个体级与群体级的扫描路径预测并可直接驱动布局优化让关键元素按设计师指定的顺序被看得更久。KARL: Kalman-Filter Assisted Reinforcement Learner for Dynamic Object Tracking and Grasping内容文章把卡尔曼滤波器嵌入深度强化学习框架在机器人动态抓取任务中把视觉观测与隐状态估计解耦KF 负责在线更新物体运动隐状态策略网络据此输出抓取动作既降低对高帧率视觉的依赖又提升对遮挡与动态扰动的鲁棒性在仿真和真实环境中均显著优于纯视觉 RL 基线。扫描下方二维码回复「强化161」免费获取全部论文合集及项目代码