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。。。。。