报告问题 (Title)：强化学习与大模子

报告人 (Speaker)： 荆炳义 教授（南方科技大学）

报告时间 (Time)：2024年05月21日 (周二) 15:00

报告所在 (Place)：校本部GJ303

约请人(Inviter)：张阳春

主理部分：理学院数学系

报告问题：强化学习与大模子

报告摘要：强化学习与大模子的连系代表了人工智能领域的一项主要希望。。强化学习（RL）是一种机械学习要领，，，通过与情形互动并凭证反响举行战略优化，，，以实现预定目的。。大模子则通过大规模数据训练，，，展现出强盛的自然语言处置惩罚和天生能力。。将两者连系，，，可以使强化学习系统在重大情形中越发智能和高效。。同时，，，强化学习能够优化大模子的战略，，，使其在特定使命中的体现更为卓越。。这样的连系不但提升了AI系统的顺应能力和决议水平，，，还拓展了其应用规模，，，从游戏和机械人控制，，，到自动驾驶和自然语言处置惩罚，，，展示出辽阔的远景和潜力。。