最近，一家科技公司发布了一个训练端到端控制策略的代码库，用于使用深度强化学习训练无人机控制策略。该训练在模拟环境中进行，可以在消费级笔记本电脑上在几秒钟内完成。训练出的策略具有通用性，可以部署在真实的...

《流体盒子》介绍了一种新颖的实验系统，用于在动态的现实世界环境中测试强化学习算法，解决了模拟强化学习应用中复杂流体动力学的挑战。它展示了无模型强化学习算法从简单奖励中生成复杂行为的能力，并通过离线强化...

RLX是一个基于MLX的强化学习框架，旨在为研究人员和工程师提供一个易于使用的平台，以便开发和实现强化学习算法。 RLX提供了一组易于使用的API和工具，可以帮助用户轻松地构建和训练强化学习模型。此外，RLX还提供了...

近期，将一种强化学习代理的技能转移到另一个代理上一直是一个挑战。但是，一项新的技术优化了一套可以在不同环境中使用的技能集，表现出很好的泛化性能。研究人员通过对一种基于技能的代理架构进行修改，将技能集的...

最近，由阿里达摩院、南京邮电大学、南京大学等机构合作开发的RPG框架在GitHub上开源。该框架采用“Recaption、Plan和Generate”的方法来改进文本到图像生成，将复杂的图像创建任务分解为更简单的任务，从而在处理多个...

维杰·潘德（Vijay Pande）是斯坦福大学化学工程和生物物理学教授，也是一位知名的数据科学家。在这次40分钟的播客中，他分享了他对人工智能（AI）过去、现在和未来的看法。他谈到了一些关于AI的历史，以及AI在自然语...

谷歌研究人员提出了一种名为Self-Play Preference Optimization (SPO) 的自我对弈优化算法。该算法相比传统的强化学习对齐方式更加简单。研究人员运用博弈论，找到了对噪声干扰鲁棒性强、性能表现优异的单人自我对弈...

扩散模型是一种强大的工具，可以将强化学习性能提升至新的高度。最近，一位研究团队建立了一个GitHub仓库，详细介绍了扩散模型在强化学习中的应用，并展望了未来的跨学科研究机会。扩散模型是一种模拟物质传播的方法...