今日AI-深度强化学习-2024年12月31日

1. AI强化学习为人形机器人的运动控制带来革命性的提升。
宇树UnitreeB2机器狗以其卓越的运动能力引起了广泛关注，其核心技术特性包括运动能力、传感器系统、模块化关节、强化学习奖励。
3. 强化学习在人形机器人上的应用案例不断涌现，如机器人足球比赛、人到机器人的任务、自主人形机器人对接任务等。
4. 强化学习在人形机器人运动控制中面临着不少如设计复杂的函数、如何处理高维状态及动作空间、如何平衡探索与利用等。br>5. 为了应对这些挑战，研究人员提出了多种改进方法，如深度强化学习、多线程并行架构、离线训练-在线的阶段学习模式、创新奖励方式、通用控制策略、基于仿生运动曲线和DMP的策略表示方法。
6. 随着技术的不断进步，强化学习在人形机器人运动控制中的应用将更加广泛。

1. 团队在基于偏好的强化学习领域取得两项新进展，分别基于离线和在线的PbRL，提出了离线数据集内轨迹回报正则化和在线大语言模型自增强反馈的强化学习方法。
2. 离线数据集内轨迹回报正则化方法DTR，将条件序列建模与基于时序差分学习的下游优化相结合，逐步学习兼具保守的数据集内轨迹回报与数据集外轨迹拼接的离线PbRL策略。
3. 在线大反馈的强化学习方法RL-SaLLM-F，将人类偏好融入LLM中，利用自增强的大语言模型代替人类提供实时反馈，从而提高在线PbRL的效率与适用性。

1. 介绍了GuideEnricher，一种在有限的人工干预下扩展用户指南的主动方法。
2. 其关键创新是深度强化学习（L）智能体，自动探索通过混合服务代币的。
3. 引入了两种定制设计，以更好地指导代理发现尚未知晓的匿名性模式。
4. 通过广泛的评估，证明了GuideEnricher可以在多种混合服务下训练有效的智能体。
5 表明智能体有助于尚未知晓的匿名性受损模式。
6. 证明了GuideEnricher可以通过迭代更新检测器和DRL智能体不断丰富指南。

1. CNN+LSTM+Attention是一种深度学习模型，结合了CNN、LAttention的优势，用于处理序列数据和时间序列预测任务。
2. 文章整理出了1关于CNN++Attention的论文+开源代码，并介绍了其中4篇论文的主要内容。

介绍强化学习的概念和应用领域
2. 分析四篇强化学习论文的优点和创新点
3. 阐述模术狮提供的学术服务和成功案例

1. 介绍了深度强化学习的低碳建筑能源管理系统区间多目标优化
2. 展示了多幅图片
3. 提到了强化学习
4. 涉及到管理系统