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AI-Can-Learn-Scientific-Taste
We propose Reinforcement Learning from Community Feedback (RLCF), a training paradigm that uses large-scale community signals as supervision, and formulate scientific taste learning as a preference modeling and alignment problem.
432 étoiles11 forksUnknownApache-2.0
En bref
- De quoi s’agit-il ?
- We propose Reinforcement Learning from Community Feedback (RLCF), a training paradigm that uses large-scale community signals as supervision, and formulate scientific taste learning as a preference modeling and alignment problem.
- Puis-je l’utiliser commercialement ?
- Oui. Apache-2.0 est une licence permissive : vous pouvez utiliser, modifier et vendre un logiciel qui en dépend, à condition de conserver les mentions de droit d’auteur et de licence.
- Est-il encore maintenu ?
- Oui. Les derniers commits datent d’il y a 55 jours.
- En quel langage est-il écrit ?
- GitHub n’indique pas de langage principal pour ce dépôt.
Ces réponses reposent sur les données GitHub du projet (dernière synchronisation le 15 septembre 2026) et sur notre analyse. Elles ne constituent pas un avis juridique.
Fraîcheur des données
Statut éditorial
Une analyse éditoriale complète de ce projet n'est pas encore publiée. Les faits ci-dessus proviennent des métadonnées GitHub publiques. Vérifiez le dépôt, la licence et le suivi des tickets avant de l'adopter en production.
Notes de la communauté