Купити криптовалюту
Оплачуйте
USD
USD
Купити та продати
Hot
Підтримує Visa, Mastercard, SEPA тощо
P2P
0 Fees
Гнучка торгівля, нульові комісії
Gate Card
Платіть криптовалютою по всьому світу
Ринки
Торгівля
Базовий
Просунутий рівень
Ф'ючерси
Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
CFD
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Вступ до ф'ючерсної торгівлі
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Earn
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Pre-IPOs
Отримайте повний доступ до глобальних IPO акцій.
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Square
Квадрат
Відкрийте для себе цінність криптовалют
Live
moments live
Аналіз крипторинку в реальному часі
Чат
Спілкуйтеся з криптотрейдерами
Новини
Останні новини в світі криптовалют
flower_head
Більше
Акції
AI
Інші
TradFi
Gate Card
Винагороди
Square
Останні
Популярні
Новини
Профіль
Don'tBeACoachForBagholders

Передтренувальний рецепт 19,7 хвилин проти 35,9 хвилин, десять раундів пошуку — і все готово, ентузіасти ефективності в захваті

Переглянути оригінал
MeNews
Команда NLP Стенфордського університету демонструє нові досягнення у дослідженнях автоматизованого штучного інтелекту
Стэнфордський NLP на ICML 2026 продемонстрував перетворення попереднього навчання та подальшого навчання LLM у виконавче середовище за допомогою автоматизованого виконавця, використовуючи зворотний зв'язок від виконання для підвищення ефективності досліджень. Два підходи: еволюційний пошук у задачах подальшого навчання перевищує GRPO (69,4% проти 48,0%), а знайдені формули для попереднього навчання швидші за nanoGPT (19,7 хвилин проти 35,9 хвилин), обидва завершуються у десять раундів пошуку; підкріплювальне навчання на основі винагороди за виконання схильне до режимних збоїв, хоча й підвищує середню винагороду, але не підвищує верхню межу. Ця робота окреслює напрямки для автоматизованих досліджень ШІ, орієнтованих на виконання.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів

  • Закріплено

карта сайту