強化學習
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OpenAI推出的強化學習微調技術（RFT）旨在提高AI在專業領域的推理精度。這項技術結合強化學習和微調，已在法律、醫療和金融等領域顯示出顯著的應用潛力，未來有望改變多個行業的運作方式。
Google DeepMind的AlphaChip技術在AI自我進化領域引發了廣泛關注，成為未來科技革命的重要標誌。AlphaChip利用強化學習來設計高效的晶片佈局，顯著縮短了晶片開發時間並提高了設計效率。這項技術不僅在晶片行業引起變革，也展示了AI自我進化的巨大潛力。
這學期修了門機器學習原理，想知道AI最近在夯什麼。老師在講學習的型態時，介紹了一個有趣的型態：reinforcement learning，又稱為強化學習。
這個學習模式應用在有名的電腦圍棋，Aphago訓練，以及Chat gpt 早期的訓練。reinforcement learning很有趣的地
AI是累積⋯
今天繼續聊聊由Yasin Abbasi-Yadkori [1] 於2011年發表的文章，
《Improved Algorithms for Linear Stochastic Bandits》[2]。
今天主要想討論在第11頁的Lemma 8，
Yasin 展示了如何構造「超鞅 S
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
今天聊聊 Marc Abeille[1] 所著作的《Linear Thompson Sampling Revisited》[2]。
這篇文章是分析Linear Thompson Sampling的理論經典文章。
文章裡面示範了如何將 Thompson取樣，
看作是一種對參數的擾動，
今天繼續聊聊由Yasin Abbasi-Yadkori [1] 於2011年發表的文章，
《Improved Algorithms for Linear Stochastic Bandits》[2]。
在15頁的順間後悔分析中，
我們在B001講到上界已經替換為
「強盜算法行
「AI 代理人 AI Agent」是一個充滿魅力的概念。
我第一次接觸到Agent這個字，
是博士時期研究Bandit Algorithms [1]，
在「強化學習 Reinforcement Learning」的literature中看到的。
在當初做Bandit Algo
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea