伯克利具身智能图谱：深度强化学习浪尖上的中国 90 后们
文章概要：
1. 文章讲述了在深度强化学习的浪潮下，八位中国90后在伯克利的成长经历以及他们在具身智能领域的创业故事。
2. 他们从不同的背景和出发，通过伯克利的和研究，逐渐找到了自己的方向智能领域取得了重要的成果。
3 文章还介绍了他们在过程中所面临的和，以及对具身智能未来发展的展望。
阅读原文
2. 他们从不同的背景和出发，通过伯克利的和研究，逐渐找到了自己的方向智能领域取得了重要的成果。
3 文章还介绍了他们在过程中所面临的和，以及对具身智能未来发展的展望。
OpenAI O1 引爆推理革命：红杉资本深度解读 AI 应用层变革
文章概要：
1. 生成式人工智能正经历从“快思考”到“慢思考”的演变，这种演变解锁了一批新的智能应用程序。
2. 推动这一趋势的主要因素是基础大语言模型（LLM）市场的稳定，新的竞争焦点转向了推理层的开发和扩展。
3. OpenAI 的 o1 模型在推理时使用了计算和深度出强大的通用推理能力。
4.1 模型的出现，标志着 AI 推理能力从“系统1思维”向“系统2思维”的跃迁。
5. 应用层 AI 公司正在构建更复杂的“认知架构”，以实现更强大的功能，它们正在改变他们的商业模式。
6. AI 推理能力的崛起和应用层 AI 公司的变革，对 SaaS 行业产生了深远的影响。
7. 对于投资者来说，最具投资价值的领域是应用层，应用层 AI 公司能够直接为用户创造价值。
8. o1 模型的出现，让我们看到了 AI 推理能力的巨大潜力，也让我们看到了 AGI（通用人工智能）的曙光。
阅读原文
2. 推动这一趋势的主要因素是基础大语言模型（LLM）市场的稳定，新的竞争焦点转向了推理层的开发和扩展。
3. OpenAI 的 o1 模型在推理时使用了计算和深度出强大的通用推理能力。
4.1 模型的出现，标志着 AI 推理能力从“系统1思维”向“系统2思维”的跃迁。
5. 应用层 AI 公司正在构建更复杂的“认知架构”，以实现更强大的功能，它们正在改变他们的商业模式。
6. AI 推理能力的崛起和应用层 AI 公司的变革，对 SaaS 行业产生了深远的影响。
7. 对于投资者来说，最具投资价值的领域是应用层，应用层 AI 公司能够直接为用户创造价值。
8. o1 模型的出现，让我们看到了 AI 推理能力的巨大潜力，也让我们看到了 AGI（通用人工智能）的曙光。
《军事高价值资产自主防御与护航的深度强化学习方法》最新148页：机器学习在自主无人战斗飞行器（AUCAV）控制中的应用
文章概要：
1 本文探讨了在自主无人战斗（AUCAV）控制中的应用，将深度强化学习方法应用性空战场景，通过采用马尔可夫决策过程、近似动态规划算法和价值函数近似的神经网络，一系列空战管理场景、原始模拟环境和设计的计算实验为高质量决策策略的近似提供。
2. 文章由三项连续研究组成，将防御性空战管理数学模型作为一个连续决策问题制定和扩展。每一章都探讨了一种新颖的，以提高数学模型准确性，提高数据效率，或准确地评估复杂问题的解决方案质量。<. 第二章介绍了广义空战管理问题（ABMP），提出了分解马尔可夫决策过程（CDMDP）它是静态子问题的集合，利用值函数的线性组合来逼近非静态问题的动态。
4. 第三章为强化学习问题中的经验重放记忆缓冲区介绍了一种新颖的基于相似性接纳控制方法该方法采用了广义空战管理问题扩展版本，纳入了导航航点和基于轨迹的杀伤概率模型，以增强真实感<>5. 第四章研究了信息松弛技术在 GAB 进一步扩展版本中用于近似求解质量上限的应用，对事件视界和其他问题特征进行多维敏感性分析，有助于量化战术改变或能力修改对政策改进。
6. 第五章总结了前述各项研究的结果，指出了每项研究的假设和局限性，并提出了未来研究的可能途径
阅读原文
2. 文章由三项连续研究组成，将防御性空战管理数学模型作为一个连续决策问题制定和扩展。每一章都探讨了一种新颖的，以提高数学模型准确性，提高数据效率，或准确地评估复杂问题的解决方案质量。<. 第二章介绍了广义空战管理问题（ABMP），提出了分解马尔可夫决策过程（CDMDP）它是静态子问题的集合，利用值函数的线性组合来逼近非静态问题的动态。
4. 第三章为强化学习问题中的经验重放记忆缓冲区介绍了一种新颖的基于相似性接纳控制方法该方法采用了广义空战管理问题扩展版本，纳入了导航航点和基于轨迹的杀伤概率模型，以增强真实感<>5. 第四章研究了信息松弛技术在 GAB 进一步扩展版本中用于近似求解质量上限的应用，对事件视界和其他问题特征进行多维敏感性分析，有助于量化战术改变或能力修改对政策改进。
6. 第五章总结了前述各项研究的结果，指出了每项研究的假设和局限性，并提出了未来研究的可能途径