什么是逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）？
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是强化学习的一个子领域，其核心目标是从观察到的智能体行为数据中推断出潜在的奖励函数。不同于传统强化学习——后者在已知奖励函数下优化策略以最大化累积奖励——I […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是基于模型（Model-based）的强化学习？
基于模型的强化学习（Model-based Reinforcement Learning）是强化学习的一个重要分支，其中智能体通过学习环境的动态模型（包括状态转移概率和奖励函数）来优化决策策略。与传统Model-free方法不同，它允许智能 […]
什么是模拟器中的LLM？
模拟器中的LLM（大型语言模型）是指在计算机模拟环境或仿真系统中集成和应用的LLM技术。这类模型被设计用于虚拟世界中执行特定任务，如生成自然语言对话、控制智能代理的行为或在动态场景中提供决策支持，通过模拟器开发者能在安全可控的环境中测试模型 […]
什么是具身LLM？
具身LLM（Embodied Large Language Model）是指将大型语言模型（LLM）与具身智能（Embodied Intelligence）相结合的人工智能系统。具身智能强调智能体通过物理或虚拟的身体在环境中感知、行动和学习 […]
什么是跨模态检索增强？
跨模态检索增强是指在人工智能系统中，通过整合深度学习等先进技术来优化不同模态数据（如文本、图像、音频）之间的检索过程，从而显著提升检索结果的准确性、效率和相关性。它致力于捕捉异构数据的语义关联，使系统能够更自然地响应用户的多模态查询需求，例 […]
什么是Code Llama？
Code Llama是由Meta AI开发的一个专门优化用于编程任务的大型语言模型系列，基于Llama架构设计，旨在高效处理代码生成、补全、解释和调试等任务。该模型支持多种编程语言，如Python、C++和Java，通过大规模代码数据集训练 […]
什么是LLM驱动的测试用例生成？
LLM驱动的测试用例生成是指利用大型语言模型（Large Language Models, LLM）来自动创建软件测试用例的技术。通过输入自然语言描述的需求规格、代码片段或系统文档，LLM能够理解上下文语义并生成一系列测试场景、输入数据和预 […]
什么是模仿学习（Imitation Learning）？
模仿学习（Imitation Learning）是一种机器学习范式，其核心在于让智能系统通过观察专家（如人类操作者）的行为示范来学习任务策略，而非依赖环境反馈的强化学习方式。这种方法能够有效减少学习过程中的探索成本，使AI系统快速掌握复杂操 […]
什么是无模型（Model-free）的强化学习？
无模型强化学习（Model-free Reinforcement Learning）是一种强化学习方法，其中智能体不依赖于环境的动态模型（如状态转移概率或奖励函数的具体知识），而是通过直接与环境交互来学习最优策略。智能体通过试错收集经验数据 […]
什么是强化学习与LLM的结合？
强化学习与大型语言模型（LLM）的结合，是指将强化学习算法应用于LLM的训练或部署过程中，通过设计奖励机制和环境交互，引导模型基于反馈信号学习特定任务的最优行为策略。这种结合使LLM能够超越静态训练数据，在动态场景中自适应优化输出，例如在对 […]