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Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
Ruizhe Shi
（ *表示相等的贡献。）[5]（ICLR 2025）Ruizhe Shi ∗，Runlong Zhou ∗，Simon S. du。“采样器在在线直接偏好优化中的关键作用”。[link] [4]（神经2024）Ruizhe Shi，Yifang Chen，Yushi Hu，Alisa Liu，Hannaneh Hajishirzi，Noah A. Smith，Simon S. Du。“与多个目标的解码时间模型对齐”。[link] [3]（ICML 2024）Chenhao Lu，Ruizhe Shi ∗，Yuyao Liu ∗，Kaizhe Hu，Simon S. Du，Huazhe Xu。“在求解POMDP中重新思考变压器”。[link] [2]（ICLR 2024）Ruizhe Shi ∗，Yuyao Liu ∗，Yanjie Ze，Simon S. Du，Huazhe Xu。“释放了先前训练的语言模型以进行离线强化学习的力量”。[link] [1]（神经2023）Yanjie Ze，Yuyao Liu ∗，Ruizhe Shi ∗，Jiaxin Qin，Zhecheng Yuan，Jiashun Wang，Huazhe Xu。“ H-index：具有手工说明的视觉增强学习，以进行灵巧的操纵”。[link]