NeurIPS 2024｜打破扩散模型与在线强化学习结合的瓶颈！
本文介绍上科大YesAI Lab 发表在NeurIPS 2024关于在线强化学习的工作《Diffusion-based Reinforcement Learning via Q-weighted Variational Policy Optimization》
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IJCAI2024: 基于集成网络的离线到在线强化学习
强化学习（Reinforcement Learning, RL）有两种基础的训练范式：在线强化学习（Online RL）和离线强化学习（Offline RL）。在线强化学习需要让智能体和环境进行交互，利用收集到的数据同步进行训练，但在环境中进行探索的开销很大；
锐石创芯申请谐振器相关专利，抑制了杂模，提升了Q值
国家知识产权局信息显示，锐石创芯（重庆）科技有限公司申请一项名为“谐振器、滤波器、射频前端模组以及谐振器的制备方法”的专利，公开号CN 119051618 A，申请日期为2023年5月。