В статье предлагается оригинальный подход к планированию в Марковских процессах принятия решений, рассматривающий задачу как вывод оптимальной политики с использованием байесовского подхода.
Исследователи разработали алгоритм, позволяющий роботам надежно выполнять сложные задачи, заданные в виде логических формул.
Исследователи предлагают принципиально новый метод эффективного использования вычислительных ресурсов при работе с большими языковыми моделями, позволяющий значительно улучшить качество рассуждений.
В новой работе представлена теоретическая база и практические алгоритмы для создания генеративных моделей, способных сохранять надежность даже при работе с противоречивыми данными.
Новая модель и алгоритм позволяют динамически настраивать ассортимент и цены, учитывая влияние этих решений на поток клиентов.