Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点,具体求解方法后面单独开一章讲解。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点...
Nash Q-Learning算法 是将Minimax-Q算法扩展到多人一般和博弈场景。它使用二次规划求解纳什均衡点，适用于合作或对抗环境。然而，算法的收敛性依赖于每个状态的阶段博弈中存在全局最优点或鞍点，这在实际应用中可能不易满足。Friend-or-Foe Q-Learning算法（FFQ） 则是Minimax-Q算法的进一步拓展，旨在处理...
首先，让我们聚焦于Minimax-Q算法，它专为零和博弈设计，但其背后隐藏着计算复杂性和对对手独立性的依赖。这就像一场零和游戏中，一方的胜利建立在另一方的损失之上，挑战在于如何在有限的计算资源下，找到最佳策略。然而，Nash Q-Learning则将我们带入更广阔的博弈领域，它追求全局最优点，但代价是计算...
发表算法相关优秀论文 大模型算法 自然语言处理算法 多模态算法 参加算法相关竞赛/获奖 模型加速/性能优化 Python 工作职责: 1、参与智能座舱大模型的研发,包括但不限于语言模型的微调和对齐、评测,语言模型应用研发。 2、参来自BOSS直聘与重大项目的系统搭建,包括评测系统设计与开发,针对模型微调的数据闭环系统设计与开...
岗位职责 1. 利用机器学习/深度学习技术/图计算技术,优化拼多多搜索、推荐、广告、图像、风控、智能客服、平台治理等效果,提升数亿用户的购物体验和平台的变现效率; 2. 深入产品和业务,发现算法和机制中的不足,提出改进方案并且推动实现; 3. 跟踪业界和学术界最新进展,将理论成果应用到业务场景,提升业务效果。 任职...
「甲子光年」独家获悉,前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人闫俊杰已进军多模态AI大模型领域,于2021年11月成立人工智能公司MiniMax。2022年上半年,明势资本领投了MiniMax的天使轮融资。 成立至今,MiniMax是一家颇为神秘的公司,创始人及核心技术团队人员均未对外公开。
大模型算法工程师 - K· 薪 MiniMax 互联网 A轮 招聘中 大模型NLP - K· 薪 某大型人工智能公司 立即沟通 职位详情 上海 1-3年 本科 大模型 AI 大语言模型 1,不需要有大来自BOSS直聘模型和NLP经验 2BOSS直聘,研发并落地大语言模型 职位要求 1,项目经历:主导过有影响力的机器学习项目,方向不限,不需要研...
公司基本信息 MiniMax A轮 100-499人 互联网 查看全部职位 微信扫码分享 举报 职位描述 语音识别工作经验 人机对话相关经验 职位描述1. 语音数据的准备和处理。2. 语音合成算法的开发和的产品化落地。3. 预研语音大模型并进行相关实验。4. 其他语音相关工作:如声音克隆、个性化生成、音色迁移、韵律优化、音乐生...
语音算法工程师 - K· 薪 MiniMax 互联网 A轮 更换职位 职位关闭 AI语音识别专家 - K· 薪 荣耀 消费电子 不需要融资 更换职位 职位详情 上海 3-5年 硕士 语音识别工作经验 人机对话相关经验 职位描述 1. 语音数据的准备和处理。 2. 语音合成算来自BOSS直聘法的开发和的产品化落地。 3. 预研语音大模型并...
职位描述 负责MiniMax相关底层算法能力的应用实践和落地,包括但不限于: 1、针对需求场景,利用底层算法能力生成解boss决方案; 2、针对具体的需求场景,量化算法能力; 3、基于底层算法能力,搭建适配的通用解决架构; 4、具体应用场景的应用开发与落地 职位要求 1、直聘深刻理解计算机原理,有良好的数据结构和算法基础,扎实...