Neue Algorithmen für konvergente Reinforcement‑Learning‑Modelle: Theorie und Praxis
Eine neue Dissertation liefert ein umfassendes theoretisches Fundament und praxisnahe Algorithmen, die das Gebiet des konformen Reinforcement Learnings (RL) in drei Schlüsselbereichen voranbringen: Steuerung, Präferenzlernen und die Ausrichtung großer Sprachmodelle.
