learner

性能提升、成本降低，这是分布式强化学习算法最新研究进展

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效（data inefficiency）问题，受到分布式机器学习技术的启发，分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。分布式强化学习是一个综合的研究子领域，需

2/15/2024 5:27:00 PM

机器之心

资讯热榜

最具争议性研究：大模型中间层输出可 100% 反推原始输入 Wan2.2-Animate又火了！5分钟让抠脚大汉秒变高冷女神奥特曼回应一切：重组后仍需微软支持，不相信OpenAI的欢迎做空 OpenAI 或将于明年上市，估值可达万亿！亚马逊股价暴涨 13%，人工智能推动云计算迎来多年最快增长 Bevel 获得 1000 万美元 A 轮融资，致力于 AI 健康助手创新「套壳」的最高境界：OpenAI揭秘Atlas浏览器架构OWL OpenAI更新ChatGPT规则：10月29日起禁止医疗、法律与财务建议

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画大模型机器人数据 Midjourney 开源 Meta AI新词微软智能用户 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果 Claude 腾讯 Stable Diffusion 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人 AI视频研究大语言模型生成具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计大型语言模型 AGI 搜索视频生成场景深度学习架构生成式AI DeepMind 编程视觉 Transformer AI模型预测亚马逊特斯拉 MCP