标签：强化学习

这两年大家都在感叹生活不易，然而我想说的是，机会还是有的，但问题不在于有没有，而在于你是否能够认准机会，然后抓住它。 接触过很多咨询项目的人，发现...

在最近的一篇 博客文章 中，Meta 描述了其工程师如何使用强化学习（RL）来优化 Meta 数据中心的环境控制策略，从而减少能源消耗和用水量，同时应对气候变化等...

发布了新的Reinforcement Finetuning方法~

如果科学这颗宝石都集中在同一个非开源公司，那么我们造出的是新神，还是带上无限手套的灭霸？

OpenAI Day2的直播含金量被低估了。

AGI何时到来？“事情每天都在发生变化”

论文一作华人浓度爆表

原标题：Andrej Karpathy引争议：AI 没有魔法，只是模仿，离“真”强化学习还远着呢 文章来源： 内容字数：46字文章要点总结 在现代社会中，随着科技的迅速发...

本文证明了 stream-x 算法能够克服流式障碍。

原标题：强化学习之父Sutton最新万字采访：炮轰深度学习只是瞬时学习，持续学习才是智能突破的关键 文章来源：人工智能学家 内容字数：26652字Rich Sutton教...

能在2D物理环境中执行多样化任务了

原标题：Andrej Karpathy后悔放弃语言模型，却搞了多年强化学习，称是研究生涯最大的错误 文章来源：夕小瑶科技说 内容字数：5395字 Andrej Karpathy的反思与...

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，本文介绍了什么是深度学习、深度学习的工作原理、深度学习与机器学习的区别、深度学习的开发框架以及深度学...

Michael Irwin Jordan（生于1956年2月25日）是一位美国科学家，加州大学伯克利分校教授，机器学习、统计学和人工智能领域的研究专家。由于在机器学习的基础和...

基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合...

强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总...