从零构建开源智能系统

在机器学习（ML）中，“遗憾”（Regret）是衡量在线学习或强化学习算法性能的重要指标，表示算法累积损失与最优策略之间的差距。以下是近年来的关键研究进展及其应用场景的总结：

突破性框架：针对在线线性规划问题，研究提出了一种新框架，当线性规划对偶问题满足特定误差边界条件时，一阶学习算法的Regret可突破传统的$\mathcal{O}(\sqrt{T})$限制。在连续支持场景下实现$o(\sqrt{T})$ Regret，而在有限支持场景下达到$\mathcal{O}(\log T)$ Regret，显著优于现有方法。
应用场景：适用于资源分配和...

构建专属智能系统，AI赋能加速成为领域专家。