如果强化学习是问题,大模型是否是「答案」?丨GAIR live

在决策方面,我们之前也尝试用大模型与强化学习联合解决一些有趣的问题,如旅行商问题或在三维空间拼图,这些都是NP-hard问题。单靠RL可能复杂度非常高,然后单靠大模型可能只能给出一个近似正确或者直觉的一个解,我们尝试让大模型提供直觉,然后让强化学习在直觉附近进行优化,我们已经做了一些初步的尝试。安波:谢谢...

P/NP问题50年:基础理论举步维艰,但AI正在不可能中寻找可能

除了旅行商问题,我们在求解布尔可满足性问题和混合整数规划问题(Mixed-integerprogrammingquestion)领域也取得了重大进展——一种线性规划方法的变体,其中一些变量(不一定是全部)必须是整数。通过使用高度精炼的启发式方法、高速处理器、专业硬件以及分布式云计算,人们基本已经可以解决实践中出现的具有数以万计的变量和数...

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

除了旅行商问题,我们在求解布尔可满足性问题和混合整数规划问题(Mixed-integerprogrammingquestion)领域也取得了重大进展——一种线性规划方法的变体,其中一些变量(不一定是全部)必须是整数。通过使用高度精炼的启发式方法、高速处理器、专业硬件以及分布式云计算,人们基本已经可以解决实践中出现的具有数以万计的变量和数...

「深圳特区报」眨眼间 可完成上百年才能处理的问题

在优化问题方面，量子计算机可以解决一些经典计算机无法高效解决的最优化问题，如旅行商问题、机器学习中的优化问题等。这种能力使得量子计算机在物流、交通、金融等领域具有广泛的应用前景。此外，量子计算机还在图像处理和模式识别等领域展现出潜在的应用价值。例如，量子计算机的高并行计算能力可以加速图像处理算法的执行速度...

《黑神话:悟空》背后的游戏复杂性:从交互叙事设计到最佳体验

旅行商问题(在开放世界游戏中规划最优路径)背包问题(在RPG中的物品管理系统)这些问题的存在使得某些游戏机制在理论上难以完美优化,需要使用启发式算法。c)程序生成内容(PGC)这些技术涉及复杂的算法,用于自动创建游戏内容,从而增加游戏的多样性和复杂性:...

高瓴人工智能学院师生论文被国际学术会议 ACL 2024 录用

尽管如此,由于许多与信息检索(IR)相关的概念在自然语言中出现较少,将LLM直接应用于IR任务仍然具有挑战性(www.e993.com)2024年11月18日。虽然已有的基于提示的方法可以向LLM提供任务描述,但它们通常无法实现对IR任务的全面理解和执行,从而限制了LLM在IR任务上的适用性。为了解决这一问题,我们探索了利用指令微调提高LLM在IR任务中的性能。我们构建了...

无人谈论的奥本海默遗产:量子计算 第 20 部分:解决旅行商问题……

无人谈论的奥本海默遗产:量子计算第20部分:解决旅行商问题量子计算解决TSP问题的关键是利用量子力学中的叠加态和量子纠缠特性。在量子计算中,一个量子比特可以同时处于0和1的叠加态,这意味着在量子计算机中可以同时处理多个可能性。叠加态可以用来表示多个旅行路径,而不仅仅是一个。此外,量子纠缠可以使得量...

小量变引起大质变,多项式几何助力旅行商问题研究取得突破性进展

旅行商问题也称最短路径问题,是指给定一系列城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。自1976年NicosChristofides提出了一种简单的近似方法之后,这一问题在几十年的时间里鲜有进展。直到最近,华盛顿大学的一个研究团队才最终证明十年前提出的一种方法能带来非常细微的提升。进...

优化| 浅谈旅行商问题(TSP)的启发式算法

TSP全称为TravellingSalesmanProblem(旅行商问题),通俗而言,它是指对于给定的一系列城市和每对城市之间的距离,找到访问每一座城市仅一次并回到起始城市的最短回路。TSP问题在运筹学发展史上有重要的意义,1952年,Danzig,Fulkerson和Johnson成功的解决了美国本土分数不同州的48个城市和哥伦比亚特区共49个城市的TSP实例...

在线旅行商疯狂问题不少 传统旅社优势渐显

传统旅行社分为传统零售商、批发商、地接社、资源商等。在线旅行商只是解决了一个平台和入口的问题,游客在OTA上报名后,所有的地面服务还是传统旅行社的业务。湖北省中国旅行社负责人表示:“虽然目前OTA也有相关的产品和服务,但传统旅行社更具专业性。”