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生成式人工智能的强化学习综述
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
深度生成人工智能是机器学习社区中关注的重要话题之一。最大似然估计是训练生成模型的主要范式，但无法满足用户对生成模型的全部要求。增强学习作为一种竞争性选择，能够注入新的训练信号，拓展了生成人工智能的界限。本综述提供了一个高级别的综述，涵盖了广泛的应用领域和大规模语言模型领域。
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关键要点
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深度生成人工智能是机器学习社区长期关注的重要话题。
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最大似然估计是训练生成模型的主要范式，但无法满足用户的全部要求。
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增强学习能够注入新的训练信号，拓展生成人工智能的界限。
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增强学习具有灵活性和强大的能力，能够遵循人类的归纳偏好。
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本综述提供了一个高级别的综述，涵盖广泛的应用领域和大规模语言模型。
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综述展示了可能解决当前模型限制的潜在方向。
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