University of Washington（华盛顿大学）

Exposure is Optional: Learning Unlike Coordination in Language Models

曝光非必需：语言模型中学习不同类别的并列结构

Jiamu Luo, Shane Steinert-Threlkeld

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 研究语言模型中不同类并列结构习得是否需直接曝光，用过滤语料库训练GPT-2模型，发现无需直接曝光，模型能泛化处理，还揭示了模型处理方式及可从同类并列结构学习，助力理解语言模型结构表示。

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Asymptotically Optimal Regret for Reinforcement Learning without Horizon Dependence

无时间范围依赖的强化学习的渐近最优遗憾值

Runlong Zhou, Zihan Zhang, Maryam Fazel, Simon S. Du

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 研究有限时间范围齐次表格马尔可夫决策过程的无时间范围遗憾值最小化，提出新算法，证明遗憾值上界\( \tilde O(\sqrt{SAK}+S^8A^3) \)，渐近最优且消除\( \log H \)依赖，改进先前结果。

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