Karpathy后悔了：2015年就看到了语言模型的潜力，却搞了多年强化学习
文章概要：
1. Andrej Karpathy后悔自己没有早点带领OpenAI开创大模型时代，认为自己在很长一段时间里“误入歧途”，随大溜一起搞强化学习。
2. 2013年的Atari RL论文被认为是深度强化学习的开山之作，2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习的方法在Dota 2游戏上开始与职业选手过招。
3. 2019年，OpenAI的研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩魔方，表明强化学习工具不仅仅可以处理虚拟任务，而且还能够解决需要高度灵活性的真实世界问题。
4. Karpathy早在15年就已经注意到了RNN，为此他还专门写了一篇名为《RNN的不合理有效性》文章。
5. Karpathy用简单易懂的语言介绍了RNN，RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过其循环连接能够记住之前的信息，这对于时间序列数据或任何序列数据的处理尤为关键。
6. Karpathy描述了使用RNN进行图像描述任务的初次尝试，并分享了这一过程中的神奇体验。
7. Karpathy在博客中讲解了RNN的基本工作原理，并通过一个具体的字符级语言模型应用来说明其实际操作过程。
8. Karpathy在这篇博客中还列举了5个其他示例展示。所有示例字符模型都是在Github上发布的代码进行训练的。
9. 2017年谷歌发布了Transformer论文，提出了自注意力机制。在这个基础上，人们逐步探索出大模型的Scaling Laws，将AI技术向通用化快速延伸，直到今天。
阅读原文
2. 2013年的Atari RL论文被认为是深度强化学习的开山之作，2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习的方法在Dota 2游戏上开始与职业选手过招。
3. 2019年，OpenAI的研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩魔方，表明强化学习工具不仅仅可以处理虚拟任务，而且还能够解决需要高度灵活性的真实世界问题。
4. Karpathy早在15年就已经注意到了RNN，为此他还专门写了一篇名为《RNN的不合理有效性》文章。
5. Karpathy用简单易懂的语言介绍了RNN，RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过其循环连接能够记住之前的信息，这对于时间序列数据或任何序列数据的处理尤为关键。
6. Karpathy描述了使用RNN进行图像描述任务的初次尝试，并分享了这一过程中的神奇体验。
7. Karpathy在博客中讲解了RNN的基本工作原理，并通过一个具体的字符级语言模型应用来说明其实际操作过程。
8. Karpathy在这篇博客中还列举了5个其他示例展示。所有示例字符模型都是在Github上发布的代码进行训练的。
9. 2017年谷歌发布了Transformer论文，提出了自注意力机制。在这个基础上，人们逐步探索出大模型的Scaling Laws，将AI技术向通用化快速延伸，直到今天。
Andrej Karpathy后悔放弃语言模型，却搞了多年强化学习，称是研究生涯最大的错误
文章概要：
1. Andrej Karpathy后悔放弃语言模型，却了多年强化学习，称是研究生涯最大的错误
2. 2013年的Atari RL论文被认为深度强化学习的开山之作
3. 2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习的方法在Dota 2上开始与职业选手过招> 4. 2019年，OpenAI研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩魔方
. Karpathy还提到：Yann LeCun当时就不太看好强化学习
6 Andrej Karpathy当初是怎么看好的
7. Karpathy专门写了一篇名为《RNN的不合理有效性》文章
8. 文章深入探讨了循环神经网络（RNN）潜力与实际应用
9.01年发布了Transformer，提出了自注意力机制> 10 在这个基础上，人们逐步探索出大模型的Scaling Laws，将AI技术向通用化快速延伸，直到
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2. 2013年的Atari RL论文被认为深度强化学习的开山之作
3. 2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习的方法在Dota 2上开始与职业选手过招> 4. 2019年，OpenAI研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩魔方
. Karpathy还提到：Yann LeCun当时就不太看好强化学习
6 Andrej Karpathy当初是怎么看好的
7. Karpathy专门写了一篇名为《RNN的不合理有效性》文章
8. 文章深入探讨了循环神经网络（RNN）潜力与实际应用
9.01年发布了Transformer，提出了自注意力机制> 10 在这个基础上，人们逐步探索出大模型的Scaling Laws，将AI技术向通用化快速延伸，直到
结构化摘要 | 求解外卖配送问题的深度强化学习算法
文章概要：
1. 创新点：以最小化骑手费用效益比为优化目标，采用最小比率旅行商问题对外卖配送问题进行建模。设计基于深度强化学习的L-MFA
2. 选题依据：外卖行业快速发展，但引发了骑手权益的问题。外卖平台、顾客和骑手之间存在利益冲突，优化配送路径。现有算法存在时间复杂度高、易陷入局部最优等局限。深度强化学习算法具有强大的决策能力高效的求解能力能够有效解决MSP问题，提升配送的整体效益。
3. 研究方案或线路：问题建模、马尔可夫决策过程（MDP）建模、基于Transformer改进的DRL、策略网络训练方法。
4. 研究内容与数据：将外卖配送问题看做是一个马尔可夫决策过程设计了在该问题下的状态空间、动作空间、状态转移函数等马尔可夫决策要素。利用MRTSP对外卖配送问题进行建模，基于TransformerL-MFA模型作为算法架构，在编码过程中增加多特征聚合嵌入层，使模型能够综合考虑多特征对全局信息的影响，并利用注意力机制指针网络计算各节点与全局特征的相似度，训练策略网络问题的求解。
5. 主要结论：经过大量数值实验，证明了所提出的DRL-MFA与已知启发式算法相比有着更优的求解效果和更高的算法精度，且该能够被应用于更大规模以及真实数据算例的外卖配送问题上，使实验结果更具现实意义，为求解MRTSP问题提供新的求解思路。
阅读原文
2. 选题依据：外卖行业快速发展，但引发了骑手权益的问题。外卖平台、顾客和骑手之间存在利益冲突，优化配送路径。现有算法存在时间复杂度高、易陷入局部最优等局限。深度强化学习算法具有强大的决策能力高效的求解能力能够有效解决MSP问题，提升配送的整体效益。
3. 研究方案或线路：问题建模、马尔可夫决策过程（MDP）建模、基于Transformer改进的DRL、策略网络训练方法。
4. 研究内容与数据：将外卖配送问题看做是一个马尔可夫决策过程设计了在该问题下的状态空间、动作空间、状态转移函数等马尔可夫决策要素。利用MRTSP对外卖配送问题进行建模，基于TransformerL-MFA模型作为算法架构，在编码过程中增加多特征聚合嵌入层，使模型能够综合考虑多特征对全局信息的影响，并利用注意力机制指针网络计算各节点与全局特征的相似度，训练策略网络问题的求解。
5. 主要结论：经过大量数值实验，证明了所提出的DRL-MFA与已知启发式算法相比有着更优的求解效果和更高的算法精度，且该能够被应用于更大规模以及真实数据算例的外卖配送问题上，使实验结果更具现实意义，为求解MRTSP问题提供新的求解思路。
Karpathy后悔了：2015年就看到了语言模型的潜力，却搞了多年强化学习
文章概要：
1. OpenAI创始成员Andrejpathy后悔自己没有早点带领OpenAI开创大模型时代，认为当年早已认识到自回归语言模型的强大潜力，但却在很长一段时间里“误入歧”，随大溜一起搞强化学习。
2. 2013年Atari RL论文被认为是深度强化学习的之作，2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习方法在Dota 2游戏上开始与职业选手招，2019年OpenAI的研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩。
3. Yann LeCun当时就不太看好强化学习一遍又地谈论“蛋糕而强化学习RL）顶部最后一颗樱桃，学习是蛋糕，学习是锦上添花。
4. Andrej Kar5就已经注意到了RNN，他还专门写了一篇《RNN的不合理有效性》文章。
. 文章深入探讨了循环神经网络（RNN潜力与实际应用，文中提到了几个实验示例，包括使用RNN来生成类似莎士比亚作品的文本，以及模拟编程代码和数学公式的。
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2. 2013年Atari RL论文被认为是深度强化学习的之作，2018年OpenAI推出了OpenAI Five，利用强化学习方法在Dota 2游戏上开始与职业选手招，2019年OpenAI的研究者还训练神经网络，利用一只类人机械手来玩。
3. Yann LeCun当时就不太看好强化学习一遍又地谈论“蛋糕而强化学习RL）顶部最后一颗樱桃，学习是蛋糕，学习是锦上添花。
4. Andrej Kar5就已经注意到了RNN，他还专门写了一篇《RNN的不合理有效性》文章。
. 文章深入探讨了循环神经网络（RNN潜力与实际应用，文中提到了几个实验示例，包括使用RNN来生成类似莎士比亚作品的文本，以及模拟编程代码和数学公式的。
《基于多智能体深度强化学习的空战模拟智能体协作》
文章概要：
1. 基于模拟的训练有可能大幅提高空战领域的价值，但合成对手必须由高质量模型，表现出类似人类行为br> 2. 手工建立这种被认为一项非常具有的。
3. 在这项工作中，了如何利用多智能强化学习构建空战模拟中合成飞行员的模型。
4. 在两个空战场景中一些方法进行了实证，并证明课程学习是空战领域高维空间的一种有前途的方法多目标学习可以具有不同特征的合成智能体可以飞行员的训练。
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3. 在这项工作中，了如何利用多智能强化学习构建空战模拟中合成飞行员的模型。
4. 在两个空战场景中一些方法进行了实证，并证明课程学习是空战领域高维空间的一种有前途的方法多目标学习可以具有不同特征的合成智能体可以飞行员的训练。