O ajuste fino convencional de RL causou resultados transitórios e instáveis. Usando ProRLv2, implementei cronogramas de RL prolongados, regularização de perda entre domínios, regiões de confiança KL e normalização global—assegurando melhorias persistentes e de alta fidelidade no raciocínio.
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ColdWalletGuardian
· 33m atrás
Esse algoritmo tem algo de interessante.
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BoredApeResistance
· 11h atrás
Já otimizei o modelo novamente, miau.
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HalfBuddhaMoney
· 08-19 21:20
Este modelo RL está bem compreendido, topo.
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GateUser-5854de8b
· 08-19 21:12
Nem sabe ajustar os parâmetros e ainda se atreve a exibir.
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WalletManager
· 08-19 21:09
O algoritmo de otimização é como dados na cadeia, a estabilidade deve ser bem gerida para o controle de risco.
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BlockchainDecoder
· 08-19 21:07
O design deste intervalo KL é um pouco apressado... de acordo com os dados da Nature 2022, sugere-se expandir o espaço de amostragem.
O ajuste fino convencional de RL causou resultados transitórios e instáveis. Usando ProRLv2, implementei cronogramas de RL prolongados, regularização de perda entre domínios, regiões de confiança KL e normalização global—assegurando melhorias persistentes e de alta fidelidade no raciocínio.
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