Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropFatigue
· 12jam yang lalu
Pembelajaran penguatan bertingkat? Agen melatih agen, ini pasti seru banget haha
Lihat AsliBalas0
BlockchainWorker
· 12jam yang lalu
Pembelajaran penguatan yang dipadukan dengan agen on-chain terdengar cukup rumit, tetapi logika iterasi diri ini memang memiliki sesuatu yang menarik.
Lihat AsliBalas0
FloorSweeper
· 13jam yang lalu
yo reinforcement learning on-chain agents? terdengar seperti seseorang akhirnya menemukan cara membuat paper hands menguntungkan... atau hanya menemukan cara baru untuk menanam metrik yang sebenarnya tidak peduli lol
Lihat AsliBalas0
InfraVibes
· 13jam yang lalu
Optimisasi bertingkat dengan pembelajaran penguatan, ada sesuatu di situ, cuma takut iterasi balik membuatnya hancur
Pendiri ElizaOS mengungkapkan perkembangan baru: sedang membangun sistem pembelajaran penguatan untuk melacak kinerja代理 Babylon
【币界】ElizaOS创始人Shaw日前分享了最新的技术进展。他透露正在开发一套连续强化学习系统,用来实时监测在Babylon链上运行的各类代理的数据表现。这个系统的核心逻辑很有意思——通过收集代理的运行数据,对它们进行排名和评估,然后用这些排名数据反过来优化和训练系统本身。
这个思路其实反映了ElizaOS在AI与区块链融合方向上的探索。将强化学习这种动态优化机制引入到链上代理管理中,意味着整个生态可以形成一个自我迭代的闭环——代理越来越聪明,系统越来越高效。对于Babylon生态来说,这种技术创新也为后续的扩展应用打开了新的可能性。