包括以下步骤：通过环境监控智能体对传感器设备获取的环境参数进行图结构 化编码建模；通过决策与协调智能体基于环境监控智能体的输出，使用因果关系模型对各类环境变量进行分析，挖掘环境变化与设备控制之间的因果关系；基于多智能体强化学习的方法，提升决策与协调智能体的自主决策能力与协同控制；基于分布式原型知识蒸馏，提...
从1991年神经网络蒸馏的雏形,到2025年强化学习大模型的集大成,这条技术路径展现着三个核心演化阶段: 【奠基阶段】1991年的历史性突破: 1. 首次通过无监督预训练构建深度循环神经网络 2. 提出神经网络蒸馏的核心概念(师生网络知识迁移) 3. 解决梯度消失问题的基础方法论 【融合阶段】2015-2018年的范式革新: 强化学...
南京易锐思申请基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法专利,在动态环境中提高响应速度 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
通过对知识密集型任务的全面实验验证了该模型的效率和有效性,详细信息见技术总结。 DeepSeek-Prover-V1.5: 通过证明助手反馈增强强化学习:DeepSeek-Prover-V1.5利用证明助手反馈来改进强化学习和蒙特卡洛树搜索,在高中和本科水平的测试中取得了最先进的结果。更多细节见DeepSeek-Prover文章。 FLUX图像生成模型:bfl_ml的F...
现有的通过知识蒸馏重现o1能力的尝试,受限于教师模型的能力,效果有限。亟需通过强化学习的系统化方法,提供更强的解决方案。 📌 解决方案亮点: 预训练与指令微调: 通过预训练建立语言理解的基础能力,并通过指令微调发展出类人推理能力。 奖励塑形与建模: 将稀疏奖励转化为密集信号,提升搜索和学习阶段的效率。
南京易锐思申请基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法专利,在动态环境中提高响应速度 快报2024-12-18 12:58:34 金融界灵通君 北京 举报 0 分享至 0:00 / 0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败 金融界灵通君 129粉丝 金融界旗下账号 00:59 美尚生态、金通灵两案...
三分钟让你明白DeepSeek R1到底强在哪了 DeepSeek-R1-Zero 的训练方法完全依赖强化学习(RL):R1-Zero没有经过传统的监督微调,而是直接通过强化学习训练。使用奖励机制(如答案准确性奖励、格式奖励)来指导模型 - AI享科技于20250127发布在抖音,已经收获了8.2万个喜欢
xRAG: 极端上下文压缩用于检索增强生成:xRAG模型引入了一种新方法,用于在检索增强生成(RAG)中进行极端上下文压缩,在保持性能的同时显著降低计算成本。通过对知识密集型任务的全面实验验证了该模型的效率和有效性,详细信息见技术总结。 DeepSeek-Prover-V1.5: 通过证明助手反馈增强强化学习:DeepSeek-Prover-V1.5利用证明...
金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,南京易锐思科技有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法”的专利,公开号CN 119126577 A,申请日期为2024年11月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法,包括以下步骤:通过环境监控智能体对传感...
金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,南京易锐思科技有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法”的专利,公开号CN 119126577 A,申请日期为2024年11月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法,包括以下步骤:通过环境监控智能体对传感...