Le problème des méthodes d'apprentissage supervisé et par renforcement classiques est que le système est soumis à des mises à jour de gradients qu'il n'a pas sélectionnées à partir d'expériences qu'il n'a pas conçues. Si notre objectif est de « réduire le temps de réflexion », l'agent ne devrait-il pas réfléchir beaucoup plus profondément à la manière dont il apprend ?
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Cela ne prend généralement que quelques secondes.