[Reinforcement Learning]

Ewolucja metod uczenia ze wzmocnieniem w systemach agentowych

Analiza postępów w RL: optymalizacja geometryczna, weryfikowalne nagrody, architektury agentowe oraz wyzwania stabilności modeli w oparciu o 1305 nowych sygnałów.