强化学习

在开放式的环境中学习多种任务是通用智能体的重要能力。《我的世界》（Minecraft）作为一款受欢迎的开放...

​译者 | 李睿 审校 | 孙淑娟​ 可以想象一下，你正准备和朋友一起下国际象棋，但...

Transformer模型自发布后，很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。...

​2022年8月6日-7日，​​AISummit 全球人工智能技术大会​​如期举办。在7日下午举办的《人工智能前沿探索》...

大规模生成模型在近两年为自然语言处理甚至计算机视觉带来的巨大的突破。最近这股风潮也影响到了强化学...

OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自...

这篇《Fast Counterfactual Inference for History-Based Reinforcement Learning》提出一种快速因果推...

近日，量化平台大家庭迎来了一位新成员，基于强化学习的开源平台: TradeMaster— 交易大师。 ...

强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效...

离线强化学习算法 (Offline RL) 是当前强化学习最火的子方向之一。离线强化学习不与环境交互，旨在从以...

arXiv论文“Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning“，上传于2022年...

在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可...

​谈到强化学习，很多研究人员的肾上腺素便不受控制地飙升！它在游戏AI系统、现代机器人、芯片设计系统和...