本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 20:45:28
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1. 引言
隨著大型語(yǔ)言模型(LLMs)在自然語(yǔ)言理解、代碼生成和對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,后訓(xùn)練階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)已成為提升模型行…
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1. 技術(shù)背景與問(wèn)題提出
在數(shù)字廣告領(lǐng)域,如何通過(guò)智能化手段優(yōu)化廣告投放策略以最大化投資回報(bào)率(ROI)是企業(yè)長(zhǎng)期關(guān)注的核心問(wèn)題。傳統(tǒng)基于規(guī)則或簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)模型的投放系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的…
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1. 引言
1.1 技術(shù)背景與研究動(dòng)機(jī)
隨著生成式AI在視頻內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的快速發(fā)展,如何提升擴(kuò)散模型的推理效率成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)視頻擴(kuò)散模型通常需要數(shù)百個(gè)去噪步數(shù)才能生成高質(zhì)量結(jié)果ÿ…
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