Cómo los agentes de exploración como Q-Learning, UCB y MCTS aprenden de forma colaborativa estrategias inteligentes de resolución de problemas en entornos de cuadrícula dinámica
En este tutorial, exploramos cómo las estrategias de exploración dan forma a la toma de decisiones inteligente a través de la resolución de problemas basada en agentes. Creamos y entrenamos a tres agentes, Q-Learning con exploración épsilon, Upper Confidence Bound (UCB) y Monte Carlo Tree Search (MCTS), para navegar en un mundo en red y […]
Revolucionando el educación en contexto: el ideal HiAR-ICL para el razonamiento liberal con MCTS
Los modelos de jerigonza grandes son buenos en muchas tareas pero malos en razonamientos complejos, especialmente cuando se negociación de problemas matemáticos. Los métodos actuales de educación en contexto (ICL) dependen en gran medida de ejemplos cuidadosamente elegidos y de la ayuda humana, lo que dificulta el manejo de nuevos problemas. Los métodos tradicionales asimismo […]