Dynamic Policy Induction for Adaptive Prompt Optimization: Bridging the Efficiency-Accuracy Gap via Lightweight Reinforcement Learning
Anzeige
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
Dual-Weighted Reinforcement Learning for Generative Preference Modeling
arXiv – cs.AI
•
Mehrere KI-Modelle lernen gemeinsam: 16,7 % mehr Genauigkeit bei Logik
arXiv – cs.LG
•
CUDA-L2: KI-gestützte Optimierung übertrifft cuBLAS bei Matrixmultiplikation
arXiv – cs.AI
•
RL-Struct: Leichtgewichtiges RL-Framework für strukturierte Ausgaben in LLMs
arXiv – cs.AI
•
Echo-N1: Revolution im RL für emotional intelligente Gespräche
arXiv – cs.AI
•
ICPO: Neue Methode steigert Lernleistung von Sprachmodellen