无人机|强化学习|基于深度强化学习的高机动性与效率混合四旋翼无人机控制
文章概要：
1. 文章提出一种新型复合飞行器配置——混合四旋翼与全动翼WAW），并设计基于深度强化学习控制以实现高机动性和能效飞行。
. 介绍了WAW的和数学模型，包括位置、速度、方向和机体速率等参数。
3. 描述了TD3补偿器的训练过程，解释器、训练有素的TD3执行者和动作解释器的组成，以及如何更新演员、目标演员、评论家和目标评论家网络。
4. 使用李雅普诺夫稳定性准则证明了所提出的控制方案可以使WA几乎全局最终一致有界地跟踪轨迹。<> 通过仿真验证了所提出的算法在高机动性下的能效优势。了HQW在高速俯冲后均匀螺旋上升的跟踪能力，并与四旋翼进行了性能比较。
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. 介绍了WAW的和数学模型，包括位置、速度、方向和机体速率等参数。
3. 描述了TD3补偿器的训练过程，解释器、训练有素的TD3执行者和动作解释器的组成，以及如何更新演员、目标演员、评论家和目标评论家网络。
4. 使用李雅普诺夫稳定性准则证明了所提出的控制方案可以使WA几乎全局最终一致有界地跟踪轨迹。<> 通过仿真验证了所提出的算法在高机动性下的能效优势。了HQW在高速俯冲后均匀螺旋上升的跟踪能力，并与四旋翼进行了性能比较。
深度强化学习再登顶会！10种前沿创新思路汇总
文章概要：
. 顶会发文显示深度强化学习DRL再度成为研究热点，DRL融合了深度学习的强大表征能力与学习的试错学习机制，在自动驾驶等领域应用广泛。
2.整理了最新的1种深度强化学习创新思路，可通过扫二维码回复“深度强化”领取
3. 文章对基于并行和分布式的深度强化DRL）训练加速方法进行了广泛的调查，分析了分布式DRL挑战，并详细介绍了研究人员提出的各种技术，包括系统架构、仿真并行性、计算并行性分布式同步机制深度进化强化学习。
4. 文章提出了一种基于深度强化的面向数字孪生的复杂网络系统（DT-CNS模型，通过在流行病爆发中引入时间动态网络决策研究了不同类型的节点流行病中的影响。<> 5. 文章提出了一种的机器人抓取框架，通过使用一组自编码器将高维目标和夹爪压缩到一个共同的潜在空间中，简化了抓取任务。
6. 文章提出了一种基于马尔可夫链理论的新概念——多跳压力，以扩展传统的交通压力概念，更广泛上游交通条件。
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3. 文章对基于并行和分布式的深度强化DRL）训练加速方法进行了广泛的调查，分析了分布式DRL挑战，并详细介绍了研究人员提出的各种技术，包括系统架构、仿真并行性、计算并行性分布式同步机制深度进化强化学习。
4. 文章提出了一种基于深度强化的面向数字孪生的复杂网络系统（DT-CNS模型，通过在流行病爆发中引入时间动态网络决策研究了不同类型的节点流行病中的影响。<> 5. 文章提出了一种的机器人抓取框架，通过使用一组自编码器将高维目标和夹爪压缩到一个共同的潜在空间中，简化了抓取任务。
6. 文章提出了一种基于马尔可夫链理论的新概念——多跳压力，以扩展传统的交通压力概念，更广泛上游交通条件。
喝点VC｜红杉资本对话OpenAI o1研究员：深度强化学习已走出绝望低谷，
文章概要：
1. OpenAI o1项目的深入讨论了o1项目，这是OpenAI在通用推理时间计算领域的重要尝试。o1通过延长思考时间来提升AI的推理能力，展现了在复杂推理任务上的突破，尤其是在数学、编程等STEM领域表现优异。br>2AI o1历程与工作原理，o1系列模型通过强化学习训练，能够进行推理。
3. 与AlphaGo的对比与优化策略，o1用于延长思考时间的方式非常通用，可以适用于许多不同的领域。
4. 深度强化学习与推理的结合应用，o1在STEM领域表现得尤为出色，甚至比之前的模型更好。
5. AGI的定义与思维链，每个人都有自己的定义。
6. 推理时间的扩展规律与意义，o1的一个重要成果是：它展示了在推理时间上有一个未被充分利用的维度，这意味着AI的上限远比很多人预想的要高。
7. 推理时间计算的瓶颈与极限，当GPT-2和GPT-3发布时，大家普遍认为只要投入GPU，模型的表现就会。即便如此，从GPT-2到GPT-3再到GPT-4之间，花费了好几年的时间。要把一个看似简单的想法扩展到大规模实际应用，这背后有大量的工作。而推理时间的扩展也是类似的挑战——虽然简单，但实现起来却非常复杂。
8. 反馈与展望，发布之前，我们还不确定它会得到什么样的反响。我们内部有很多讨论，担心人们会觉得o1没有完全达到他们的预期，但最终的反馈非常。
阅读原文
3. 与AlphaGo的对比与优化策略，o1用于延长思考时间的方式非常通用，可以适用于许多不同的领域。
4. 深度强化学习与推理的结合应用，o1在STEM领域表现得尤为出色，甚至比之前的模型更好。
5. AGI的定义与思维链，每个人都有自己的定义。
6. 推理时间的扩展规律与意义，o1的一个重要成果是：它展示了在推理时间上有一个未被充分利用的维度，这意味着AI的上限远比很多人预想的要高。
7. 推理时间计算的瓶颈与极限，当GPT-2和GPT-3发布时，大家普遍认为只要投入GPU，模型的表现就会。即便如此，从GPT-2到GPT-3再到GPT-4之间，花费了好几年的时间。要把一个看似简单的想法扩展到大规模实际应用，这背后有大量的工作。而推理时间的扩展也是类似的挑战——虽然简单，但实现起来却非常复杂。
8. 反馈与展望，发布之前，我们还不确定它会得到什么样的反响。我们内部有很多讨论，担心人们会觉得o1没有完全达到他们的预期，但最终的反馈非常。
喝点VC｜红杉资本对话OpenAI o1研究员：深度强化学习已走出绝望低谷，
文章概要：
1. OpenAI的o1项目是在通用推理时间计算领域的重要尝试，通过延长思考时间提升AI推理能力，在复杂推理任务上有突破，尤其在数学、编程等STEM领域表现优异。
2. o1展示了推理与强化学习的结合，是迄今为止最全面的这两种模式的融合，预示着AI的上限远比很多人预想的要高。
3. o1在科学与医疗领域有潜在应用，许多医学研究人员将其用于癌症研究的头脑风暴，模型帮助他们发现了新的基因治疗和基因
4. OpenAI的领导层一直坚信这一方向是必须要成功的，他们愿意在最初遇到挫折后继续投入，这最终是得到了回报的。
5. o1用于延长思考时间的方式非常通用，可以适用于许多不同的领域。
6. o1在思考我们方法的局限性时，通过推特观察o1的表现，看到它能做什么和不能做什么确实很有启发性。
7. o1在人文学科领域的表现还需要进一步迭代来解锁它的更广泛应用。
8. OpenAI的终极目标是AGI，o1在STEM领域表现出色的一个重要原因是有些任务比较容易验证而难以生成解答，而STEM问题通常属于这一类需要复杂推理的问题。
9. o1在软件工程方面还没有超过人类，所以让它推广到数学之外的领域还是有一些差距。
10. o1在推理时间的增加，它会达到无限智商吗？目前还不能确定。
11. o1在某些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
12. o1在一些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
13. o1在一些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
阅读原文
2. o1展示了推理与强化学习的结合，是迄今为止最全面的这两种模式的融合，预示着AI的上限远比很多人预想的要高。
3. o1在科学与医疗领域有潜在应用，许多医学研究人员将其用于癌症研究的头脑风暴，模型帮助他们发现了新的基因治疗和基因
4. OpenAI的领导层一直坚信这一方向是必须要成功的，他们愿意在最初遇到挫折后继续投入，这最终是得到了回报的。
5. o1用于延长思考时间的方式非常通用，可以适用于许多不同的领域。
6. o1在思考我们方法的局限性时，通过推特观察o1的表现，看到它能做什么和不能做什么确实很有启发性。
7. o1在人文学科领域的表现还需要进一步迭代来解锁它的更广泛应用。
8. OpenAI的终极目标是AGI，o1在STEM领域表现出色的一个重要原因是有些任务比较容易验证而难以生成解答，而STEM问题通常属于这一类需要复杂推理的问题。
9. o1在软件工程方面还没有超过人类，所以让它推广到数学之外的领域还是有一些差距。
10. o1在推理时间的增加，它会达到无限智商吗？目前还不能确定。
11. o1在某些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
12. o1在一些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
13. o1在一些领域的表现，比如创意写作，可能还不到4.0分。
喝点VC｜红杉资本对话OpenAI o1研究员：深度强化学习已走出绝望低谷
文章概要：
1. OpenAI o1项目的研究员深入讨论了o1项目，这是OpenAI在通用推理时间计算领域的重要尝试。o1通过延长思考时间来提升AI的推理能力，展现了在复杂推理任务上的突破，尤其是在数学、编程等STEM领域表现优异。
2. 推理与强化学习的结合：将Ms与AlphaGo式的深度强化学习相结合，一直是许多顶尖人工智能实验室的终极目标。而在o1中，我们看到了迄今为止最全面的这两种模式的融合。o1展示了在推理时间上有一个未被充分利用的维度，预示着AI的上限远比很多人预想的要高。通过强化学习和长期推理，模型不仅能够生成答案，还可以自我纠错、回溯和优化解答，而且在应用中体现了很强的通用性。这一能力的出现标志着AI推理能力的重大进步。
3. 在科学与医疗领域的潜在应用：许多医学研究人员将o1用于癌症研究的头脑风暴，模型帮助他们发现了新的基因治疗和基因发现的研究方向尽管o1并不能独立完成科研工作，但它作为协作伙伴有望为科研工作提供重要的支持。
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2. 推理与强化学习的结合：将Ms与AlphaGo式的深度强化学习相结合，一直是许多顶尖人工智能实验室的终极目标。而在o1中，我们看到了迄今为止最全面的这两种模式的融合。o1展示了在推理时间上有一个未被充分利用的维度，预示着AI的上限远比很多人预想的要高。通过强化学习和长期推理，模型不仅能够生成答案，还可以自我纠错、回溯和优化解答，而且在应用中体现了很强的通用性。这一能力的出现标志着AI推理能力的重大进步。
3. 在科学与医疗领域的潜在应用：许多医学研究人员将o1用于癌症研究的头脑风暴，模型帮助他们发现了新的基因治疗和基因发现的研究方向尽管o1并不能独立完成科研工作，但它作为协作伙伴有望为科研工作提供重要的支持。