Nghiên cứu
DIEM: Tối ưu hóa chọn lọc dữ liệu động trong tinh chỉnh mô hình bằng học tăng cường
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
DIEM là khung làm việc tự động giúp tối ưu hóa việc chọn lọc dữ liệu trong quá trình tinh chỉnh mô hình bằng học tăng cường (RFT), bằng cách đánh giá đóng góp của từng mẫu dữ liệu theo thời gian thực để cải thiện hiệu suất học tập.
Bản dịch AI
Tác giả: Haoru Tan, Sitong Wu, Yanfeng Chen, Shizhen Zhao, Yang-Tian Sun, Tianjia Liu, Chirui Chang, Shaofeng Zhang, Samm Sun, Xiuzhe Wu, Ruobing Xie, Xiaojuan Qi
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)
Lịch sử gửi bài
Từ: Sitong Wu [xem email] [v1] Thứ Bảy, 29 tháng 8 năm 2026 13:12:25 UTC (305 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.