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OpenAI的Dota2人工智能智能体项目OpenAIFive已经经历了三年的发展。在2019年4月13日，OpenAIFive成为了首个战胜了世界冠军战队的AI系统，但是当时OpenAI没有公开相关的论…
【导读】OpenAI在教学资源合集SpinningUp中发布了强化学习中的关键论文，列举了强化学习不同领域的代表性文章来指导研究者的学习。此外SpinningUp包含清晰的RL代码示例、习题、文档和教程可供参考。Model-FreeRLExplorationTransferand...
OpenAIFive的工作基于相关领域近年来的许多成果，如强化学习算法，大规模深度学习计算框架和博弈论等。以往DRL方法在棋类、牌类和视频游戏上的成果也提供了非常多有价值的先验知识，才使得大规模应用深度强化学习解决Dota2这样复杂的多智能体长序列决策问题成为可能。
OpenAI在较早的一篇论文中表明，最新热门的人工智能需要相当惊人的计算能力来进行训练，并且所需的资源正以惊人的速度增长。在2012年之前，人工智能程序使用的计算能力的增长主要遵循摩尔定律，而自2012年以来，机器学习算法使用的计算能力的增长速度是摩尔定律的7倍。
此前，OpenAI也曾透露过OpenAIFive的日常训练，需要256块P100GPU和12.8万个CPU核心。至于整个神经网络的超参数，在论文中，OpenAI表示在训练Rerun的时候，已经根据经验进一步简化了超参数。最后，他们只更改了四个关键的超参数：•LearningRate
OpenAI新论文称打败GAN达到SOTA！这个霸气扩散模型是噱头还是干货？首次发现！AI脑回路演化向人类更进一步，OpenAI最新研究引热议，有学者评价：太吓人了GPT-4参数将达10兆！
OpenAI的科学家们在论文中承认，Codex“并不是高效的样本训练”，而且“即使是经验丰富的开发人员在他们的职业生涯中也不会遇到这么多代码”。他们进一步补充说，“一个完成了计算机科学入门课程的优秀学生，预计能够解决比Codex-12B更大比例的问题。
更多强化学习与机器人控制论文可以关注以下专栏：1.引言本文介绍一篇OpenAI团队出品，2018年挂在arXiv上，2020年被机器人领域顶刊TheInternationalJournalofRoboticsResearch接收的文章：Learningdexterousin-handmanipulation
号称打败GAN！一篇OpenAI新论文OpenCV学堂2021-05-2511:00131浏览0评论0点赞点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权近日，OpenAI的两个研究员发表了一篇新文章，称他们的扩散模型在图像生成领域比GAN更强。然而，霸榜...
针对GAN的这些问题，OpenAI的两位研究人员PrafullaDhariwal和AlexNichol便着眼于其他体系架构。.在他们发布的最新论文「扩散模型在图像方面击败了GAN」中，称提出的扩散模型架构解决了GAN的缺点，并且在图像生成任务中击败了GAN，达到了SOTA的水平。.不得不说...
OpenAI的Dota2人工智能智能体项目OpenAIFive已经经历了三年的发展。在2019年4月13日，OpenAIFive成为了首个战胜了世界冠军战队的AI系统，但是当时OpenAI没有公开相关的论…
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OpenAI在较早的一篇论文中表明，最新热门的人工智能需要相当惊人的计算能力来进行训练，并且所需的资源正以惊人的速度增长。在2012年之前，人工智能程序使用的计算能力的增长主要遵循摩尔定律，而自2012年以来，机器学习算法使用的计算能力的增长速度是摩尔定律的7倍。
此前，OpenAI也曾透露过OpenAIFive的日常训练，需要256块P100GPU和12.8万个CPU核心。至于整个神经网络的超参数，在论文中，OpenAI表示在训练Rerun的时候，已经根据经验进一步简化了超参数。最后，他们只更改了四个关键的超参数：•LearningRate
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OpenAI的科学家们在论文中承认，Codex“并不是高效的样本训练”，而且“即使是经验丰富的开发人员在他们的职业生涯中也不会遇到这么多代码”。他们进一步补充说，“一个完成了计算机科学入门课程的优秀学生，预计能够解决比Codex-12B更大比例的问题。
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针对GAN的这些问题，OpenAI的两位研究人员PrafullaDhariwal和AlexNichol便着眼于其他体系架构。.在他们发布的最新论文「扩散模型在图像方面击败了GAN」中，称提出的扩散模型架构解决了GAN的缺点，并且在图像生成任务中击败了GAN，达到了SOTA的水平。.不得不说...
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