DSPy实验性强化学习优化

本节探讨了用于优化DSPy程序的尖端强化学习（RL）方法。这些实验性技术代表了AI程序优化的前沿，结合了强化学习的力量与DSPy的模块化编程范式，以在复杂任务上实现更优的性能。

高级强化学习优化技术

面向隐私意识委托的强化学习

探索强化学习如何优化注重隐私的人工智能系统。本教程展示强化学习智能体如何学会平衡任务性能与隐私约束，就何时以及如何委托敏感操作做出智能决策。

RL for Multi-Hop Research

学习如何将强化学习应用于多跳推理任务。本高级教程展示了RL如何在复杂的信息检索场景中优化搜索策略，学会更有效地在多个信息源之间导航。