今日AI-深度强化学习-2024年9月20日

1. 文章提到中国汽车出口量已超过日本，成为全球最大的汽车出口国。
. 中国汽车产业在电动化和智能化方面取得了显著进展，新能源汽车销量持续增长。
3. 文章指出，中国汽车品牌在海外市场的竞争力不断提升，一些品牌已经在国际市场上了认可。
4. 中国政府也在积极推动汽车产业的发展，出台了一系列政策支持汽车出口和新能源汽车的发展。

1. 国内外学者对任务分析方法的研究主要从传统的任务解析模型、数学模型解析方法、智能分析方法3个角度出发，但现有研究成果存在许多缺陷。
2. 本文针对任务分析中任务信息交互因素复杂和任务间耦合度高的问题，运用深度强化学习算法思路，提出基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法。
3. 基于序列解耦的任务环境设计，通过引入激活函数，动态设计深度强化学习中贪婪激活因子，并结合任务间信息交互的特征改进SumTree算法，降低任务耦合度及任务可执行的困难程度。
4. 基于深度强化学习的任务分析方法，通过引入激活函数机制，使经验折损率随着训练回合的增加而增加，提升深度神经网络寻优的性能。
5. 基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法，通过不断地网络调参将训练值存入经验池，而后由经验池再进行网络取值训练，产生针对各个回合的最优网络，最终实现基于改进SumTree深度强化学习的回合网络，得到符合不同情景的任务分析图。
6. 仿真实验结果表明，该算法比标准深度强化学习算法更具操作性，且计算效率更高、实用性更强，能快速在一个相对较小的回合数实现网络收敛，产生较好的任务分析图。

1. 大语言模型为AI Agent引入了人类世界的，但其训练数据嘈杂且缺乏具身性
2. 具身性对人类理解语言至关重要，涉及运动系统的同步激活的生存经验
3. 通过提升大语言模型的身性，AI Agent在驾驶等复杂任务上表现更佳，展现了实现通用人工智能的潜力
4. 本次深度强化学习讲座系列，邀请到清华大学智能产业研究院龚江涛教授，介绍他们团队最近关于具身认知增强的大模型智能体
5. 讲座时间：2年9月日星期二10:30-11:30
6. 讲座地点：中科院自动化研究所智能化大厦第三会议室

1. 加拿大蒙特利尔大学的研究人员提出了一种名为CHAIN的新方法策略网络输出的波动性来提高学习效率和最终性能。
2. 该策略通过在训练期间引入正则化损失来专门减少值和策略 churn，提高了基于值和策略的RL算法的稳定性。
3. CHAIN在减少churn和提高各种RL环境性能都显示出显著的改进，能够轻松融入现有算法，只需进行少量。