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在使用强化学习进行文本生成图像时,质量奖励成为一个紧迫问题。尽管观察到通过强化学习RL可能提高图像质量,但多个奖励的聚合可能导致在某些度量中过度优化在其他度量中降级。但在Parrot潜在生成不当内容的能力方面引发了伦理关切,强调了在部署中进行审查和伦理考虑的必要性。
韩国首尔国立大学的研究人员致力于训练能够自主创作真正拼贴艺术品的AI代理人。目前市面上的AI工具可以生成类似拼贴的图像,但缺乏真正的创作过程的真实性。通过用户研究和客观评估的验证,这一突破为AI在艺术创作中开辟了新的道路,为机器在视觉艺术领域有意义地贡献创造了前景。
迪士尼研究所在国际机器人大会上首次展示了一款可表达情感的新型四肢机器人。该机器人拥有一闪一闪的大眼睛、摇摇晃晃的脑袋和灵活摆动的触角,走路时屁颠屁颠但十分稳定。研究人员表示,这个情感机器人只是首个案例,通过模块化和通用的强化学习流程,可以快速教会不同外观、不同动作的机器人实现复杂的情感表达。
传奇程序员卡马克和强化学习之父萨顿联手创办了AI创业公司KeenTechnologies,他们的目标是在2030年向公众展示通用人工智能的可行性。与主流方法不同,他们不依赖大模型是追求实时的在线学习。卡马克和萨顿的合作将引领AI领域的发展,为实现人工智能的全面进化提供新的思路和方向。
在一场无人机比赛中,一架自主控制的无人机战胜了顶级人类玩家。这架自主控制无人机是由来自苏黎世大学的研究团队设计研发的Swift系统,研究成果登上了最新一期的《Nature》杂志封面。人类操控者规划运动的时间尺度较短,最多只能预测未来一个竞赛门。
斯坦福大学的研究团队在自然语言处理领域取得了突破性进展,探究了强化学习智能体是否能在没有明确语言监督的情况下间接学习语言技能。研究的主要焦点是探索强化学习智能体是否能够像通过与环境互动以实现非语言目标的方式学习语言技能。这些发现预计将推动自然语言处理的进步,并在理解和使用语言方面为人工智能系统的发展做出重要贡献。
伦敦帝国理工学院和DeepMind的研究人员设计了一个AI框架,将语言作为强化学习智能体的核心推理工具。该框架利用了大型语言模型和视觉语言模型,能够有效解决强化学习中的几个基本问题,包括在奖励稀疏环境中的高效探索、顺序学习中的数据重用、新任务的能力调度以及从专家智能体的观察中学习。研究结果表明,语言模型和视觉语言模型可以有效地成为强化学习智能体�
近日,神经计算和机器学习领域极负盛名的顶级会议NeurIPS(Advances in Neural Information Processing Systems, 简称NeurIPS,前称NIPS)揭晓论文收录名单,网易伏羲实验室的论文《学习利用奖赏塑形:奖赏塑形的新方式》(《Learning to Utilize Shaping Rewards: A New Approach of Reward Shaping》)入选,凸显了国际顶尖的科研实力。NeurIPS(神经信息处理系统大会)是人工智能、机器学习和计算神经科学等领域的顶级学术会议
11月4日据36氪消息,在NeurIPS2019 强化学习赛上,百度继 2018 年夺冠后再度夺得冠军。百度基于飞桨的强化学习框架PARL不仅成功完成挑战,还大幅领先第二名 143 分。该比赛采用斯坦福国家医学康复研究中心研发的Opensim人体骨骼高仿模型。参赛者需要根据该模型中多达 100 多维以上的状态描述特征,来决定模型肌肉的信号,控制模型的肌体行走。
强化学习作为AI技术发展的重要分支,为各家AI公司高度重视。去年,百度首次参与NeurIPS2018 的强化学习赛事,就击败了多达 400 支来自全球研究机构以及各大公司研究部门的参赛队伍,大比分以绝对优势拿下了冠军,并受邀在加拿大蒙特利尔举办的NeurIPS 2018 Competition Workshop上分享。近日,百度PaddlePaddle正式发布在赛事夺冠中起到关键作用的深度强化学习框架PARL,同时开源了基于该框架的NeurIPS2018 强化学习赛事的完整训练
GoGoKid教研团队发现,每周上课频次更高、更规律的孩子,在英语能力、学习习惯等方面的表现,都要好于其他孩子。“学习语言需要大量且连贯的输入,才能构建出完整的知识体系,而时断时续的学习,则会将知识体系塑造的如同奶酪一般,看似完整,实则内部充满漏洞,且随着‘知识奶酪’的增大,漏洞会也会变得越来越多。”GoGoKid教研负责人解释道。对此,儿童语言教育专家们也早已有过长期的研究,美国儿童语言教育学家朱迪斯(Judith
SEO对于大多数网站来说,是获取流量的最好方式,特别是对于一些少大型的诸如B2C类站点,因为页面多,可挖掘的长尾多,加上成本有限所以SEO就显得尤其重要。那么到底如何做才能最大程度的学习好SEO呢,SEO真的是大家说的外链这么简单吗?其实不然,SEO是学无止境的,系统化学习SEO并不是一件简单的事情。