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Une méthode de post-entraînement par RL améliore simultanément quatre dimensions clés de l'interaction dans les modèles de dialogue vocal en temps réel.
Une nouvelle méthode de gradient de politique généralisée sur k étapes permet de dépasser les points critiques sous-optimaux dans les MDP à classes de politiques restreintes.
Un agent RL apprend à synthétiser des circuits quantiques Clifford en surpassant les méthodes classiques de Qiskit, avec une généralisation jusqu'à 30 qubits.