2025-12-26 19:25:03

Rentang pemecahan masalah pembelajaran penguatan (RL) lebih luas dari yang kebanyakan orang sadari. Setelah Anda memahami apa yang sebenarnya dapat dilakukan RL, prioritas akan berubah sepenuhnya—mengoptimalkan kecepatan dan kinerja menjadi hal yang tidak bisa dinegosiasikan. Arsitektur harus memenuhi kebutuhan komputasi RL, bukan sebaliknya. Ini benar-benar teknologi yang transformatif. Jika Anda telah menghabiskan waktu menjelajahi aplikasi RL di berbagai domain, Anda akan memahami mengapa ini sangat penting. Potensinya baru mulai muncul.

Lihat Asli

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.

16 Suka

Hadiah
16
6
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

BlockchainArchaeologist

· 2jam yang lalu

RL, sistem ini benar-benar diremehkan, kebanyakan orang masih bingung dengan detail algoritmanya, sama sekali belum memahami apa yang bisa dilakukan oleh itu

Lihat AsliBalas0

GasGasGasBro

· 12-26 19:52

rl, memang benar-benar diremehkan, orang yang benar-benar menggunakannya semua mengerti perasaan itu, optimisasi kinerja benar-benar bukan pilihan

Lihat AsliBalas0

BearMarketMonk

· 12-26 19:47

RL ini memang benar-benar diremehkan, banyak orang masih bingung dengan detail algoritma, sama sekali tidak menyadari betapa pentingnya desain arsitektur

Lihat AsliBalas0

MetaNomad

· 12-26 19:46

ngl pembelajaran penguatan ini memang benar-benar diremehkan, hanya orang yang benar-benar mengalaminya yang tahu rasanya seperti apa

Lihat AsliBalas0

SmartContractDiver

· 12-26 19:42

rl ini benar-benar diremehkan, begitu mulai menggali lebih dalam, nggak bisa berhenti lagi

Lihat AsliBalas0

PretendingSerious

· 12-26 19:31

Kedengarannya RL bisa melakukan jauh lebih banyak daripada yang dibayangkan orang... tetapi berapa banyak proyek yang benar-benar terealisasi?