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Zilin Wang
Zilin Wang
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新AI方法使自动驾驶汽车无需人类数据即可学习新城市
研究人员开发了一种名为NOMAD（基于地图的无数据自主驾驶自我博弈）的新方法，该方法允许自动驾驶汽车在不需要人类驾驶演示的情况下适应新城市。该方法利用目标城市的地图和元信息构建的模拟器中的自我博弈多智能体强化学习。NOMAD 在不熟悉城市环境中的驾驶轨迹的成功率和真实性方面都得到了显著提高，为传统的密集数据传输方法提供了一种可扩展的替代方案。
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函数缩放定律下探索最优学习率调度
本文探讨了机器学习模型最优学习率调度，特别是在函数缩放定律（FSL）框架下。文章确定了一个基于任务难度和模型容量的关键过渡点，该点决定了早期幂衰减还是预热-稳定-衰减调度更有效。研究还表明，精确的衰减形状调整可能不如之前认为的那么关键，分数调度可以达到最优收敛率。