Apprentissage par renforcement vérifiable - Historique des versions

Pitpitt le 7 octobre 2025 à 21:24

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	[https://arxiv.org/pdf/2309.06420 - Neary et al. (2023) - Verifiable Reinforcement Learning		[https://arxiv.org/pdf/2309.06420 - Neary et al. (2023) - Verifiable Reinforcement Learning

	[[Catégorie:~~Publication~~]]		[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

Claude COULOMBE le 7 octobre 2025 à 19:50

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	[[Catégorie:~~Vocabulaire~~]]		[[Catégorie:Publication]]

Claude COULOMBE le 7 octobre 2025 à 19:50

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	[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]		[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]

			[https://arxiv.org/pdf/2309.06420 - Neary et al. (2023) - Verifiable Reinforcement Learning

	[[Catégorie:Vocabulaire]]		[[Catégorie:Vocabulaire]]

Claude COULOMBE le 7 octobre 2025 à 19:46

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	'''verifiable reinforcement learning'''		'''verifiable reinforcement learning'''

			''' VRL'''

	'''reinforcement learning in verifiable domains'''		'''reinforcement learning in verifiable domains'''

	~~''' VRL'''~~

	==Sources==		==Sources==

Patrickdrouin : Patrickdrouin a déplacé la page Reinforcement Learning with Verifiable Rewards vers Apprentissage par renforcement vérifiable

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	== En construction ==		== En construction ==

	== Définition ==		== Définition ==
	Apprentissage par renforcement qui utilise des modèles qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables.		[[Apprentissage par renforcement]] qui utilise des [[modèle\|modèles]] qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables.

	== Compléments ==		== Compléments ==
	Cette approche améliore les capacités ~~de raisonnement~~ de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes.		Cette approche améliore les capacités de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes.

	Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons ''apprentissage par renforcement ~~à partir de résultats vérifiables~~''.		Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons ''apprentissage par renforcement vérifiable''.

	== Français ==		== Français ==
			'''apprentissage par renforcement vérifiable'''

	'''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables'''		'''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables'''

	~~'''apprentissage par renforcement vérifiable'''~~

	'''apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables''' (traduction littérale à éviter).		'''apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables''' (traduction littérale à éviter).

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	== Définition ==		== Définition ==
	Reinforcement learning (RL) in verifiable domains uses models that learn to solve problems in areas like programming and math by receiving feedback (rewards or penalties) on their performance, which is verified by external systems. This approach enhances AI reasoning capabilities by allowing agents to test their own solutions, learn from mistakes, and improve through a self-correcting cycle, leading to emergent behaviors and sophisticated problem-solving skills.		Apprentissage par renforcement qui utilise des modèles qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables.

			== Compléments ==
			Cette approche améliore les capacités de raisonnement de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes.

	~~== Compléments ==~~		Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons ''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables''.
	Ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage~~. C'est pour cette raison que~~ nous proposons ''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables''.

	== Français ==		== Français ==
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	'''apprentissage par renforcement vérifiable'''		'''apprentissage par renforcement vérifiable'''

	'''apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables''' (traduction littérale)		'''apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables''' (traduction littérale à éviter).

	== Anglais ==		== Anglais ==
	'''reinforcement learning with verifiable rewards'''		'''reinforcement learning with verifiable rewards'''
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	[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]		[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]


	[[Catégorie:Vocabulaire]]		[[Catégorie:Vocabulaire]]

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Page créée avec « == En construction == == Définition == Reinforcement learning (RL) in verifiable domains uses models that learn to solve problems in areas like programming and math by receiving feedback (rewards or penalties) on their performance, which is verified by external systems. This approach enhances AI reasoning capabilities by allowing agents to test their own solutions, learn from mistakes, and improve through a self-correcting cycle, leading to emergent behaviors a... »

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== En construction ==

== Définition ==
Reinforcement learning (RL) in verifiable domains uses models that learn to solve problems in areas like programming and math by receiving feedback (rewards or penalties) on their performance, which is verified by external systems. This approach enhances AI reasoning capabilities by allowing agents to test their own solutions, learn from mistakes, and improve through a self-correcting cycle, leading to emergent behaviors and sophisticated problem-solving skills.

== Compléments ==
Ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage. C'est pour cette raison que nous proposons ''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables''.

== Français ==
'''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables'''

'''apprentissage par renforcement vérifiable'''

'''apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables''' (traduction littérale)

== Anglais ==
'''reinforcement learning with verifiable rewards'''

'''RLVR'''

'''verifiable reinforcement learning'''

'''reinforcement learning in verifiable domains'''

''' VRL'''

==Sources==

[https://arxiv.org/abs/2506.14245 Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards]

[[Catégorie:Vocabulaire]]

Apprentissage par renforcement vérifiable - Historique des versions

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