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全部动态

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10月26日周四
10月11日周三
  1. OpenAI News40

    OpenAI:竞争性自我博弈让模拟 AI 自主发现物理技能

    OpenAI 发现竞争性自我博弈(self-play)能让模拟 AI 在无需刻意设计环境的情况下,自主发现抢断、躲避、假动作、踢球、接球和扑球等物理技能。自我博弈可确保环境难度始终适合 AI 不断提升。结合 Dota 2 的自我博弈结果,OpenAI 越来越确信自我博弈将成为未来强大 AI 系统的核心组成部分。

9月14日周四
7月27日周四
7月17日周一
6月13日周二
  1. OpenAI News71

    OpenAI 与 DeepMind 合作开发从人类偏好中学习的算法

    OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法,通过让人类在两种行为之间做出选择来推断人类意图。其目标是为安全 AI 系统移除人工编写目标函数的需求,避免用简单代理替代复杂目标带来的危险行为。

    推荐理由:原文介绍了与 DeepMind 安全团队合作的偏好学习算法,读者可据此理解用人类偏好替代手写目标函数这一对齐思路的早期形态。

6月8日周四
  1. OpenAI News23

    OpenAI:学习合作、竞争与交流

    OpenAI 指出,智能体争夺资源的多智能体环境是通向 AGI 的垫脚石。这类环境有两大特质:难度由竞争者技能决定的自然课程(与自身克隆对抗时环境恰好匹配自身水平),以及不存在稳定均衡——无论智能体多聪明,总有变得更聪明的压力。这类环境与传统环境差异很大,仍需大量研究才能驾驭。

4月1日周六
3月24日周五
  1. OpenAI News62

    进化策略作为强化学习的可扩展替代方案

    OpenAI 发现进化策略(ES)这一经典优化技术在 Atari/MuJoCo 等现代强化学习基准上可媲美标准强化学习方法,同时规避了强化学习的诸多不便。ES 是一种已存在数十年的优化技术,该研究表明其可作为强化学习的可扩展替代方案。

    推荐理由:原文将进化策略与标准强化学习在 Atari/MuJoCo 基准上对比,读者可据此判断这一经典优化方法在扩展性上的优势。

3月20日周一
6月21日周二
6月16日周四