Policy Gradient Optimzation for Bayesian-Risk MDPs with General Convex Losses
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<p>Die neue 4/δ‑Grenze liefert für LLM‑Verifikationssysteme ein solides theoretisches Fundament: Sie garantiert die Terminierung und Konvergenz jeder Iteration, solange die Fehler‑Reduktionswahrscheinlichkeit δ positiv ist. Der dazu entwickelte LLM‑Verifier‑Konvergenztheorem modelliert die Interaktion zwischen Sprachmodell und Verifikator als diskrete Zeit‑Markov‑Kette und zeigt, dass die erwartete Anzahl an Durchläufen höchstens 4/δ beträgt.</p>