今日AI-深度强化学习-2024年12月30日

1. 湖南爱迩思出版有限公司是一家专业出版高质量英文期刊的出版机构，致力于进入核心数据库SCI/SSCI/AHCI/EI
2. 《人工智能与自主系统》由多位教授担任主编，编委会共51人，涵盖20个国家，平均H-index为39，刊载范围聚焦当代人工智能和自主系统领域最新研究成果和工业应用
3. 该期刊研究范围包括但不限于人工智能的理论基础、自主系统的理论基础、自主人工智能、类脑系统、自主医疗设备和系统、自动驾驶汽车等
4. 本文提出了一种基于分层动作空间中的运动原语库的深度强化学习决策算法，为自动驾驶提供灵活可靠的操作，通过高速公路模拟评估了该方法的，结果表明该方法可以使自动驾驶变道过程更安全、更高效、更舒适

1. 李响教授团队在深度强化学习应用于空间优化任务系列成果速递，介绍了团队在空间资源优化配置领域的研究成果，理论方法综述、区域划分和设施选址等方面。
2.在综述论文中系统回顾了现有利用强化学习方法解决空间资源分配问题的研究进展，详尽总结了理论框架、关键技术与应用案例。
3. 团队针对设施选址和区域划分问题，开展了深入研究，取得了一些初步的成果，包括利用深度强化学习优化教育资源分配和突破多目标优化的复杂限制。

1. 李响教授团队近期在深度强化学习空间优化中的系列成果介绍，包括理论方法综述、区域划分、设施选址等方面的研究成果。
2. 团队在空间资源分配领域，回顾了现有强化学习方法解决空间资源分配问题的研究进展，提出了若干可行解决方案，并展望了这一交叉领域的潜在研究方向。br>3. 团队将深度强化学习的DQN算法应用于学区划分问题，通过智能体与环境的交互，让模型自主学习最优划分策略
4. 团队提出了结合深度强化学习PPO算法与动作掩码技术（IAM）的创新框架 IAM-PPO算法，提升了算法处理复杂约束时的与精度。
5. 深度强化学习空间优化应用还有很多方面值得进一步探讨，比如，如何在空间优化中用的恰如其分，哪些问题适合深度强化学习等。

1. 论文提出一种基于大型语言模型（LLM）引导的深度强化学习（DRL）框架，用于解决自动驾驶车辆决策问题
2. 提出基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的自动驾驶决策制定问题解决方案
表明该方法在任务成功率上取得优异表现，显著提高了学习效率和专家指导利用率
4. 未来将进一步探索将该框架应用于其他复杂驾驶场景的可能性，研究如何其他技术（如多模态数据处理进一步提高自动驾驶系统的性能

1. Andrej Karpathy后悔没有早点带领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. Karpathy早在2015年就已经注意到了RNN的潜力，并专门写了一篇名为《的不合理有效性》的文章。
3. Karpathy在文章中深入探讨了循环神经网络（RNN）的潜力与实际应用，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。
4. 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。
5. Karpathy认为RNN是图灵完备的，因为它们可以任意具有适当的权重）。
6. Karpathy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。
7.pathy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。
8. 2017年谷歌发布了论文，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aling Laws，将AI技术向通用化快速延伸，直到今天。