Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng скачать в хорошем качестве

Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng Трансляция закончилась 1 день назад

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Exploring “Maximum Likelihood Reinforcement Learning” with Fahim Tajwar and Guanning Zeng

Today we have are diving into the fascinating MaxRL paper with the two co-first authors Fahim and Guanning which reshape how we should see the on-policy objective function in binary RLVR setting. This is a very interesting result for me for two reason: It is theoretically sound and pull together a lot of the recent findings together (especially around the failure at pass@k from the GRPO-like algorithm). The chance is at Dr. GRPO level of simplicity, like like a 1 line of code change to fix the pass@k issue. Come hang out and ask questions to the first authors!

Comments