Bellman最优性方程是强化学习中的一个关键方程，它定义了最优策略下的状态值。它将状态的价值表示为考虑未来状态，从该状态采取最佳行动可实现的最大预期收益。
等式写为: (V ^ *(s) = \ max_a \ left( R(s, a) \ gamma \ sum_{s'} P(s'
在强化学习中，on-policy 方法和 off-policy 方法有什么区别？
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Meta的LLaMA与GPT相比如何？
提示工程是制作有效输入提示的过程，以指导llm生成准确且与上下文相关的输出。由于llm依赖于输入文本中的模式来产生响应，因此提示的结构化方式会显著影响结果的质量。例如，要求 “用三句话总结本文档” 比简单地说 “总结” 更有可能产生简洁的输
向量搜索如何管理内存使用？
在保持准确性的同时压缩向量对于有效的向量搜索和存储至关重要。目标是减少数据的大小，而不会显着影响其表示原始信息的能力。一种有效的方法是使用降维技术，例如主成分分析 (PCA) 或奇异值分解 (SVD)。这些方法将数据转换到较低维的空间中，保
什么是层次联邦学习？
层次联邦学习（HFL）是一种分布式机器学习方法，它将设备或节点组织成一种层次结构，以提高训练过程的效率和有效性。在这种设置中，数据保留在各个设备上，这些设备通过仅共享模型更新而不是原始数据来参与训练全局模型。这种方法特别适用于数据分布在多个