Nature大热门：强化学习+Transformer！这泼天的高分思路你要不要！
文章概要：
. 强化学习+Transformer是发文香饽饽，在各顶刊上都有不少成果，如Nature上用于发现的AlphaDev模型等。
2 强化信用、效率低下、模型可解释性不足等，Transformer有助于解决这些挑战，目前热门方向有架构增强、轨迹优化、多智能体学习、离线强化学习等。br> 3. 为方便大家研究，作者梳理了16种前沿创新思路和源码，来自顶会。
文章指出尽管决策Transformers在强化学习中表现出色在线微调却鲜有研究，RL算法值函数和优势函数得到很好的解决。<> 5. 文章提出如何利用深度强化学习发现更快的排序算法团队设计了一个L框架，让智能体通过与环境的交互来学习如何排序。
6. 文章提出强化学习中构建世界模型，这种模型通过结合Transformers和随机性来提高效率性能，使得智能体能够更好地环境动态并做出决策。
7. 文章提出一种用于强化学习新型算法框架，它通过引入弹性机制来决策过程中的探索和利用平衡。
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2 强化信用、效率低下、模型可解释性不足等，Transformer有助于解决这些挑战，目前热门方向有架构增强、轨迹优化、多智能体学习、离线强化学习等。br> 3. 为方便大家研究，作者梳理了16种前沿创新思路和源码，来自顶会。
文章指出尽管决策Transformers在强化学习中表现出色在线微调却鲜有研究，RL算法值函数和优势函数得到很好的解决。<> 5. 文章提出如何利用深度强化学习发现更快的排序算法团队设计了一个L框架，让智能体通过与环境的交互来学习如何排序。
6. 文章提出强化学习中构建世界模型，这种模型通过结合Transformers和随机性来提高效率性能，使得智能体能够更好地环境动态并做出决策。
7. 文章提出一种用于强化学习新型算法框架，它通过引入弹性机制来决策过程中的探索和利用平衡。
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Andrej Karpathy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却在很长一段时间里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，在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，表明强化学习不仅仅可以虚拟任务，而且还能够解决需要高度灵活性的真实世界问题。
3. 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，文章深入探讨循环神经网络（RNN）的潜力与实际应用。
pathy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。他回忆称，在使用RNN进行训练后不久，即使是随意选择的超参数配置下，他的模型开始生成看起来非常不错的图像描述，这些描述接近于有意义。
. 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模型应用来说明其实际操作过程。
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，在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，表明强化学习不仅仅可以虚拟任务，而且还能够解决需要高度灵活性的真实世界问题。
3. 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，文章深入探讨循环神经网络（RNN）的潜力与实际应用。
pathy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。他回忆称，在使用RNN进行训练后不久，即使是随意选择的超参数配置下，他的模型开始生成看起来非常不错的图像描述，这些描述接近于有意义。
. 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模型应用来说明其实际操作过程。
深度强化学习讲座系列（总第18期）：数据驱动的具身大模型探索
文章概要：
1. 具身智能人工智能发展的重要方向智能体与物理环境的互动与自我适应能力。
2 2024年1120日，深度强化学习团队发布了深度强化学习系列总第1期）：数据驱动的具身模型<>. 本次讲座荣幸地邀请到清华大学系苏航副研究员，介绍他们团队最近关于数据身大模型探索相关工作。br>4.时间：202411月1星期四14:0-1530。
5 讲座地点：中科院自动化智能化大厦第四会议室。
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2 2024年1120日，深度强化学习团队发布了深度强化学习系列总第1期）：数据驱动的具身模型<>. 本次讲座荣幸地邀请到清华大学系苏航副研究员，介绍他们团队最近关于数据身大模型探索相关工作。br>4.时间：202411月1星期四14:0-1530。
5 讲座地点：中科院自动化智能化大厦第四会议室。
文献分享|HEX:通过深度强化学习实现人机回环可解释性
文章概要：
1. 本文分享了一篇发表在《Decision Support Systems》上的文献，提出了一种基于人机回圈的深度强化学习方法的MLX框架HEX。
2. 文章介绍了HEX的具体方法，包括问题设置、可解释性方法、所的方法实证、贡献。
3. 实验结果表明，HEX与当前最先进的技术相比具有竞争力，并且在人机交互场景中展现出了更大的优势。
4. 文章还讨论了HEX的通用性和适应性，以及建立解释器与决策器之间联系的重要性。
5. 最后，文章展望了未来的研究方向，包括如何训练单个HEX来提供多个类别的解释、图像解释中的人机回环公式等。
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2. 文章介绍了HEX的具体方法，包括问题设置、可解释性方法、所的方法实证、贡献。
3. 实验结果表明，HEX与当前最先进的技术相比具有竞争力，并且在人机交互场景中展现出了更大的优势。
4. 文章还讨论了HEX的通用性和适应性，以及建立解释器与决策器之间联系的重要性。
5. 最后，文章展望了未来的研究方向，包括如何训练单个HEX来提供多个类别的解释、图像解释中的人机回环公式等。
强化学习揭秘：如何让AI通过试错变得更聪明？
文章概要：
1. 强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让体与环境进行互动，它不仅能够自我学习，优化决策策略，还能在的应用场景表现出卓越的
2.学习的核心概念包括智能体、环境、状态、动作、奖励、策略和价值函数> 3. 强化学习的关键包括与利用、累积奖励和马尔可决策过程
4. 强化学习的算法分类包括基于价值的、基于策略的算法、基于模型的算法和深度强化学习
5. 强化学习的应用场景AI、机器人控制、自动驾驶、资源和金融交易
6. 强化学习的包括能够解决延迟奖励问题，注重长期优化；适用于动态环境，具有强大的适应性；理论基础扎实等；缺点包括学习效率低，训练需要大量；收敛速度慢，容易陷入局部最优解；环境复杂时建模难度较大
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2.学习的核心概念包括智能体、环境、状态、动作、奖励、策略和价值函数> 3. 强化学习的关键包括与利用、累积奖励和马尔可决策过程
4. 强化学习的算法分类包括基于价值的、基于策略的算法、基于模型的算法和深度强化学习
5. 强化学习的应用场景AI、机器人控制、自动驾驶、资源和金融交易
6. 强化学习的包括能够解决延迟奖励问题，注重长期优化；适用于动态环境，具有强大的适应性；理论基础扎实等；缺点包括学习效率低，训练需要大量；收敛速度慢，容易陷入局部最优解；环境复杂时建模难度较大
用深度强化学习实现机械臂抓取，请问大家都是怎么做的仿真？现在有点迷茫?
文章概要：
1. 建议通过找论文复现论文、熟悉代码、提出自己的思考和创新四步来实现用深度强化学习实现机械臂的仿真。
2. 介绍了常用DRL机器人应用的仿真平台一般是MuJoco和Pybullet，根据自己需求选用。
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2. 介绍了常用DRL机器人应用的仿真平台一般是MuJoco和Pybullet，根据自己需求选用。
用深度强化学习实现机械臂抓取，请问大家都是怎么做的仿真？现在有点迷茫?
文章概要：
1 用深度强化机械臂抓取，分享了自己的想法。
2 第一步，找论文，看论文，找到相关领域的论文，然后精读，然后自己研究。重点关注感兴趣的领域，领域内有影响力文章，有github源代码的文章。
3. 第二步，复现论文，先把有源代码的论文跑一遍
4 第三步熟悉代码，对于已经复，如果想要进一步研究可以行阅读源代码，了解仿真、算法具体部署过程。<>5. 第四步，站在的肩膀上，提出自己的思考和创新
6 常用DRL机器人应用的仿真平台一般是MuJoco和bullet。
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2 第一步，找论文，看论文，找到相关领域的论文，然后精读，然后自己研究。重点关注感兴趣的领域，领域内有影响力文章，有github源代码的文章。
3. 第二步，复现论文，先把有源代码的论文跑一遍
4 第三步熟悉代码，对于已经复，如果想要进一步研究可以行阅读源代码，了解仿真、算法具体部署过程。<>5. 第四步，站在的肩膀上，提出自己的思考和创新
6 常用DRL机器人应用的仿真平台一般是MuJoco和bullet。