自博弈指的是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。这篇综述首先梳理了自博弈的基本背景，包括多智能体强化学习框架和博弈论的基础背景。...【查看原文】
自博弈指的是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。这篇综述首先梳理了自博弈的基本背景，包括多智能体强化学习框架和博弈论的基础背景。
清华北大
机器之心 2024-09-10
OpenAI训练了一个自博弈（Self-play）模型o1-IOI，该模型在2024年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中获得了213分，超过49%的人类选手（即大模型大约处在人类水平的中间状态）。但自博弈模型…
OpenAI
书圈 2024-10-07
源自：自动化学报作者：胡子剑, 高晓光, 万开方, 张乐天, 汪强龙“人工智能技术与咨询” 发布摘 要作为一种不需要事先获得训练数据的机器学习方法, 强化学习(Reinforcement learning, RL)在智能体与环境的不断交互过程中寻找最优策略, 是解决序贯决策问题的一种重要方法. 通过与深度学习(Deep learning, DL)结合, 深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)同时具备了强大的感知和决策能力, 被广泛应用于多个领域来解决复杂的决策问题
人工智能机器学习深度学习
ltyt_AI 2023-12-22
什么是强化学习？强化学习 (RL) 是一种功能强大的机器学习 (ML) 方法，近年来在各行各业中得到越来越广泛的应用。这是一种基于反馈的方法，让人工智能 (AI) 驱动的系统（称为 agent，代理）通过反复迭代来学习如何在环境中完成任务。当需要实时决策、缩短周转时间、降低功耗和提高性能时，RL 可以充当得力助手。RL 是人工智能技术的一个子集，在各行各业中的应用越来越普遍，其中包括电子设计自动化 (EDA)。EDA 中的 RL 可助力设计复杂的电子电路和系统，此类设计通常要进行多次迭代，并且需要不断优化
机器学习人工智能
Cadence楷登 2024-01-31
研究团队负责人杨耀东表示：「未来我们将继续深入推进多智能体学习理论与方法的研究，并赋能具身智能和世界模型等前沿人工智能领域，显著提升更广泛的智能系统在协作、预测和决策方面的能力，使其在复杂动态环境中更加灵活高…
北大人工智能
机器之心Pro 2024-09-17
12 月 26 日 EV Focus 海外日报
EV Focus 日报 2024-12-27
能否为其带来新机会？
DoNews 2024-12-27
卫星物联网在各个行业加速渗透，推动空天地一体化未来的到来。
物联网智库 2024-12-27
最新升级的视频评价标准来了
量子位 2024-12-27
投资人才与技术
家办新智点 2024-12-27
关于中国人工智能创业者，我们提出了10个问题并回答｜IT桔子报告
IT桔子 2024-12-27
主要维度不在技术，要能带来1000亿美元收益
大厂重注PIM技术，力图在AI应用中超越竞争对手。
半导体产业纵横 2024-12-27
医保码五周年用户超12亿人，半数通过微信开通使用
夏天与你的声音💤 2024-12-27
除非物理学不存在了
爱范儿 2024-12-27
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