强化学习框架
- 智谱 AI 发布 AutoGLM,手机操作新革命
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智谱AI近日发布了一款名为AutoGLM的智能体,它可以在手机和网页上模拟人类操作,完成各种任务,如点外卖、订酒店、购物等。这一创新技术引起了广泛关注,被认为是人工智能领域的一次重大突破。AutoGLM的核心技术是“自进化在线课程强化学习框架”,它可以让智能体像人一样通过不断学习和实践来...
- 中科大状态序列频域预测方法:表征学习样本效率max|NeurIPS 2023
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编辑:LRS好困【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。强化学习算法(ReinforcementLearning,RL)的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据...
- (人工智能)深入理解强化学习:2、强化学习工作方式
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#人工智能#强化学习工作方式:幸运的是,这就是强化学习。因此,框架和强化学习与监督学习框架惊人地相似。因此,我们仍然有一个输入框架,我们通过神经网络模型运行它,网络产生输出动作,无论是向上还是向下。但现在我们不知道目标标签,所以我们不知道在任何情况下我们应该上升还是下降,因为我们没有可以训练的数据...
- DeepMind强化学习,机器人球员称王!
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DeepMind强化学习,机器人球员称王。谷歌DeepMind的研究团队再次成为科技圈的焦点,他们在仿人机器人足球领域取得了令人瞩目的突破。通过深度强化学习框架,实现了仿人机器人在足球比赛中的全身控制,展现了令人惊叹的动态技能和战术意识。这一重大突破不仅验证了深度强化学习在复杂运动能力控制中的有效性...
- 「星动纪元」联合清华大学开源人形机器人强化训练框架,降低机器人技术创新门槛 | 最前线
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文|刘士武编辑|杨林36氪获悉,3月5日,具身智能与人形机器人公司「星动纪元」联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举旨在降低人形机器人算法的开发门槛,为全球学术界和业界研究者们在人形机器人领域的创新工作提供支持。星动纪元此前已在人形机器人强...
- 人形机器人|星动纪元开源端到端强化学习训练框架“Humanoid-Gym”,开启「sim-to-real」 新时代
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2024年3月5日,具身智能与人形机器人公司星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举意在降低人形机器人算法的开发门槛,助力全球学界和业界的研究者们在人形机器人领域的创新工作。雷峰网了解到,星动纪元于2023年8月在北京成立,由清华大学交叉信息...
- 发论文idea来了!强化学习+Transformer,29个创新点汇总
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基于Transformer的强化学习(TRL)是一种利用Transformer模型架构来改进和增强强化学习算法性能的方法。这种方法通过结合Transformer模型强大的表示能力和强化学习的决策优化框架,显著提升了智能体的学习能力和适应能力,为我们解决复杂环境下的决策问题提供了新的思路,因此也被广泛...
- 爽!强化学习+注意力机制,吞吐量提升了10多倍!
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通过引入注意力机制,强化学习模型不仅能够更加高效地处理复杂的环境和任务,还能在学习和决策过程中实现更高的精度和适应性。因此这种结合迅速成为了各大领域的研究热点,而且已经在实际应用中有了显著的性能提升。比如分散式强化学习框架SACD-A,算法训练样本吞吐量直接提高了10倍!目前,强化学习+注意力机制主...
- 字节跳动提出强化学习LLM Agent框架AGILE
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近日,字节跳动ByteDanceResearch的研究人员提出了一种基于强化学习的LLMAgent框架——AGILE。该框架的核心特点是能够将多个关键能力集成到一个统一的系统中,并通过强化学习实现端到端的优化。这些能力包括记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境的交互以及在不自信时主动向人...
- Google DeepMind推出DemoStart自主强化学习方法
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一直以来,研究人员都在试图开发出能够在现实环境中安全、高效地执行复杂任务(如多指手操作)的机器人技能。传统的机器人学习方法往往需要大量的实际数据,这不仅耗时耗力,还存在安全风险。因此,仿真环境下的学习并结合后续的仿真到现实(sim-to-real)迁移成为了一个有效的替代方案。近日,谷歌DeepMi...