Skalierung von Reinforcement Learning: Die heißeste Forschung des Jahres
Reinforcement Learning (RL) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch die Frage, wie man diese Methoden auf große, komplexe Systeme überträgt, bleibt eines der spannendsten Themen in der KI-Forschung. Die Skalierung von RL bedeutet, Algorithmen so zu optimieren, dass sie mit steigender Datenmenge, höherer Modellkomplexität und vielfältigeren Aufgabenstellungen umgehen können, ohne an Effizienz oder Genauigkeit zu verlieren.