OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-12-01 11:40:28

给你一个 PPO × Family 课程，撑起整个决策 AI 宇宙

序幕童年经典游戏 80、90 年代出生的人，红白机总是童年时光重要的记忆片段之一。几叠游戏盒，两个手柄，就可以开启一整天的欢乐时光，乐此不疲地探索各种红白机游戏中的玩法、机制、彩蛋。虽然只是 2 维平面上的像素头小人，虽然只是“上上下下左右左右 BAB...

水区

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-11-10 17:37:23

原来《我的世界(Minecraft)》还能用视频预训练方法来玩！

新一期技术 blog 又和大家准时见面了，这次我们编译了 OpenAI 的一篇论文。这篇论文主要介绍了如何用视频预训练的方法来训练 Minecraft 智能体。近年来，自然语言和计算机视觉的工作证明了在数据集上预训练大型的通用基础模型对于上下游任务的...

水区

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发布于2022-11-07 18:37:45

关注多模态强化学习很需要看这些论文！OpenDILab都帮你整理好了！

各位是不是还在深入研究强化学习呢？那么请一定不要错过我们公布的 repo : aesome-multi-modal-reinforcement-learning ，这个 repo 致力于帮大家整理收录多模态强化学习的前沿 paper，从而让任何感兴趣的人都...

水区

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发布于2022-11-03 14:42:10

Trading + RL ｜强化学习做仓位控制的八重境界（1）

AI 炒股是一个非常具有吸引力的概念，如今 AI 已经在围棋等象征着人类智慧的领域完全攻克人类，那么未来某一天金融行业的交易员也极有可能被各式各样的 AI 算法和模型取代，市场交易策略的背后是一台台冰冷的计算机。当然，量化金融领域的数据随机性和不确定性是...

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发布于2022-10-31 15:08:23

Transformer + RL｜强化学习中时序建模的千层套路（2）

在上期 Transformer+RL 专题中，我们为大家介绍了 Transformer 如何在强化学习领域应用的最佳方案。本期将继续为大家介绍， Transformer 是如何在 RL 中做时序预测的。问题：如何将 Transformer 应用在强...

水区

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发布于2022-09-26 14:45:18

万事开头难？喵小DI玩“羊了个羊”可不难

Hello，大家好呀，喵小 DI 又来了～最近大家是不是都在玩《羊了个羊》？喵小 DI 也尝试了下，本来想着凭借本喵超高的智商，过第二关简直易如反掌，结果还是，惨败：( 喵小 DI 又尝试了 N+1 下，本来想着再凭借本喵超高的智商，过第二关还不易...

产业应用

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发布于2022-08-30 21:47:19

Transformer + RL(1)：是强化学习魔高一尺，还是 Transformer 道高一丈

引言：为什么 Transformer 在 RL 上不 work Transformer 最早发源于自然语言处理领域（NLP），以一个非常惊人的标题 “Attention is All You Need” 催生了无数后续工作，而 Transformer 最近...

水区

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发布于2022-08-25 11:52:00

awesome-exploration-rl 前沿追踪——如何高效地探索未知的奥秘

引言探索和利用的平衡 (The banlance between exploration and exploitation) 是强化学习中最核心的问题之一。一般来说，利用指的是利用当前已知知识做出最优动作，探索指的是探索未知的环境以获取新的知识，从而潜...

水区

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发布于2022-08-16 11:03:07

Decision Transformer 前沿追踪——万物皆可归于序列预测

引言如果想要将强化学习技术应用在某个决策领域，最重要的就是将原始问题转换为一个合理的 MDP （马尔科夫决策过程）问题，而一旦问题环境本身有一些不那么友好的”特性“（比如部分可观测，非平稳过程等等），常规强化学习方法的效果便可能大打折扣。另一方面，随着近...

水区

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发布于2022-08-09 21:58:07

OpenDILab提出InterFuser自动驾驶策略，凭借超强性能获居CARLA Leaderboard首位

产业应用

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发布于2022-07-25 17:24:02

Insight Time｜机器人技能模仿学习：高效示教下的机器人观测模仿学习方法

6 月 23 日晚，OpenDILab 的第 1 场公开的 Insight Time 前沿技术交流分享会成功举办。来自清华大学的超同学在直播平台上与大家分享了他在机器人技能模仿学习领域的观点与想法。随着《中国制造 2025》等国家重要层面政策的提出，21...

学术活动

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发布于2022-07-21 19:24:29

Go-Bigger访谈录｜清华老师指导，青海吉林三校跨省组队挑战多智能体设计

2022 年 5 月 28 日，OpenDILab 举办了全球首届“AI 球球大作战：Go-Bigger 多智能体决策智能挑战赛”(以下简称“Go-Bigger 决策智能挑战赛”)线上颁奖典礼及 Workshop。经过半年多的激烈角逐，最终有 6 支队伍...

学科竞赛

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发布于2022-07-13 18:22:16

第4期Insight Time前沿技术交流分享来啦！本期嘉宾是商汤科技见习算法研究员X同学，他的研究方向为超大规模训练以及计算机视觉。本次分享将会带来： -提升ResNet-50，Faster R-CNN等网络训练的诀窍-了解视觉下游任务的优化应用-了解超大batch优化技术如何使用请锁定7月13日（周三）晚8点的直播哦～

学术活动

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-07-12 20:26:30

Go-Bigger访谈录｜巧用模块化工作拆分法，锵锵三人行

2022 年 5 月 28 日，OpenDILab 举办了全球首届“AI 球球大作战：Go-Bigger 多智能体决策智能挑战赛”(以下简称“Go-Bigger 决策智能挑战赛”)线上颁奖典礼及 Workshop。经过半年多的激烈角逐，最终有 6 支队伍...

学科竞赛

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-07-06 11:13:42

第3期Insight Time前沿技术交流分享会马上又要和大家见面了！本期邀请的嘉宾是来自悉尼大学的在读博士生Yae同学，其研究方向为计算机视觉和强化学习，目前专注于离线强化学习及多智能体强化学习。本次分享将会带来： - 了解决策AI大模型训练的基本原理 - 掌握大模型训练的监督、自监督学习技术应用于序列决策任务的创新思路 - 了解大型通用模型训练的更多应用性请锁定7月6日（周三）晚8点的直播哦～

学术活动

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发布于2022-07-05 11:03:14

清华团队提出的视频高效处理神器AdaFocus，真有那么神？

引言：在当今这样信息大爆炸的时代，人们已越来越多地习惯用视频的形式传达信息，在 YouTube 上每分钟就有超过 300 小时的视频上传。而且在媒介形式中，视频相较于图片有着更大的使用场景和应用范围。自动识别这些海量视频中的人类行为、事件、紧急情况等内容...

论文研讨

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发布于2022-06-28 17:08:01

解决这两个世界级难题，自动驾驶就能够实现超进化？

引言自动驾驶领域近几年来一直备受关注，但截止目前，自动驾驶在现实复杂场景下的大规模部署应用却一再延后。其中一个很重要的原因是，目前业界对于动态和强交互性场景下的行为、轨迹预测问题（behavior prediction）始终没有得出很好的解决方案。缺乏...

产业应用

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-06-23 13:09:59

Go-Bigger挑战赛访谈录｜游戏AI研究工程师与Go-Bigger，不得不说的几件事

2022 年 5 月 28 日，OpenDILab 举办了全球首届“AI 球球大作战：Go-Bigger 多智能体决策智能挑战赛”(以下简称“Go-Bigger 决策智能挑战赛”)线上颁奖典礼及 Workshop。经过半年多的激烈角逐，最终有 6 支队伍...

学科竞赛

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-06-16 10:30:09

Go-Bigger挑战赛访谈录 | Logic 队通往冠军的征程

2022 年 5 月 28 日，OpenDILab 举办了全球首届“AI 球球大作战：Go-Bigger 多智能体决策智能挑战赛”(以下简称“Go-Bigger 决策智能挑战赛”)线上颁奖典礼及 Workshop。经过半年多的激烈角逐，最终有 6 支队伍...

学科竞赛

OpenDILab决策智能聚焦科技前沿研究问题，致力于探索下一代人工智能

发布于2022-06-08 12:13:41

玩转Python｜类与方法的隐藏秘密（3）

上期为大家准备的 Python 攻略，从原理上讲了 Python 类的本质，接下来的两篇 Python 专栏里，继续来讲讲关于类及其方法的一些冷知识和烫知识。我们也会和前面两篇专栏一样，用各种神奇的例子，从原理和机制的角度为你还原一个不一样的 Pytho...

经验分享