Forschung
Offline RLHF mit mehreren Präferenz-Orakeln: Neue Wege zur sicheren Optimierung
In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz für das Offline-Constrained Reinforcement Learning aus mens…
arXiv – cs.LG