Cet article présente le cadre d'apprentissage par renforcement multi-récompense proposé par Parrot, qui résout efficacement le problème de récompense dans les images générées par du texte et améliore les indicateurs de qualité de la génération d'images. Cette recherche de Parrot a fait des progrès significatifs dans le domaine de l'intelligence artificielle. Son mécanisme de récompense multiple permet d'évaluer plus précisément la qualité des images générées, améliorant ainsi l'effet d'entraînement du modèle. Cependant, l'article souligne également que le fait que le cadre s'appuie sur des paramètres existants peut soulever certaines préoccupations éthiques qui nécessitent un examen attentif et une considération dans les applications pratiques.
Parrot propose un cadre d'apprentissage par renforcement multi-récompense qui résout efficacement le problème de récompense dans les images générées par du texte et améliore les indicateurs de qualité. Malgré ses excellentes performances, le recours aux mesures existantes soulève certaines préoccupations éthiques qui doivent être examinées et prises en compte lors du déploiement.Bien que ce résultat de recherche de Parrot ait fait une percée au niveau technique, il nous rappelle également de prêter attention aux risques éthiques de la technologie de l'intelligence artificielle. Nous devons explorer et résoudre activement les défis éthiques potentiels tout en développant la technologie pour garantir que la technologie de l'intelligence artificielle. peut être appliqué de manière sûre, fiable et responsable dans des scénarios réels pour apporter des avantages à la société humaine.