与OpenAI o1技术理念相似，TDPO-R算法有效缓解奖励过优化问题

AIGC动态欢迎阅读

原标题：与OpenAI o1技术理念相似，TDPO-R算法有效缓解奖励过优化问题
关键字：模型,神经元,函数,图像,目标
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本论文作者主要包括澳大利亚科学院院士、欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow陶大程，现任南洋理工大学杰出教授；新加坡工程院院士、IEEE Fellow文勇刚，现为南洋理工大学计算机科学与工程学院校长讲席教授，同时担任IEEE Transactions on Multimedia主编；张森，曾在悉尼大学从事博士后研究工作，现任TikTok机器学习工程师；詹忆冰，京东探索研究院算法科学家。本文的通讯作者是武汉大学计算机学院教授、博士生导师、国家特聘青年专家罗勇。第一作者为张子屹，目前在武汉大学计算机学院攻读博士二年级，研究方向为强化学习、扩散模型和大模型对齐。
OpenAI 最近发布的 o1 模型在数学、代码生成和长程规划等复杂任务上取得了突破性进展，据业内人

原文链接：与OpenAI o1技术理念相似，TDPO-R算法有效缓解奖励过优化问题

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：