《流体盒子》介绍了一种新颖的实验系统，用于在动态的现实世界环境中测试强化学习算法，解决了模拟强化学习应用中复杂流体动力学的挑战。它展示了无模型强化学习算法从简单奖励中生成复杂行为的能力，并通过离线强化...

Google最近发布了一段7分钟的视频，介绍了他们的Brain2Music项目，该项目旨在通过读取人脑信号来生成音乐。该项目使用深度学习技术来识别人脑中与音乐有关的信号，并将其转换为音乐的元素，如节拍、旋律和和弦。该技...

RLX是一个基于MLX的强化学习框架，旨在为研究人员和工程师提供一个易于使用的平台，以便开发和实现强化学习算法。 RLX提供了一组易于使用的API和工具，可以帮助用户轻松地构建和训练强化学习模型。此外，RLX还提供了...

本文主要讨论人类在数据生成中的作用。人类可以收集偏好数据、进行注释标记等，以提高数据的质量。随着机器学习和人工智能的发展，高质量的人类数据越来越受到重视。本文还探讨了如何让人类数据更加准确、可靠，同时...

近期，将一种强化学习代理的技能转移到另一个代理上一直是一个挑战。但是，一项新的技术优化了一套可以在不同环境中使用的技能集，表现出很好的泛化性能。研究人员通过对一种基于技能的代理架构进行修改，将技能集的...

RAG系统是一种广泛应用于数据分析和机器学习中的工具，但是许多人都不知道如何在本地构建和使用它。现在，使用Ollama、pgvector和本地数据，您可以构建一个功能强大的RAG系统，将其部署在您自己的硬件上。这本本地RA...

近日，一种名为MetaTree的新型决策树算法在GitHub上公开发布。与传统的决策树算法不同，MetaTree采用Transformer模型进行学习，从而提高了泛化能力。根据开发者的介绍，MetaTree在多个数据集上进行了测试，结果表明...

本文探讨了开发一种通用的AI代理的能力，能够理解和遵循游戏玩法指令的步骤，这是迈向“准备好玩”的能力的一步。研究人员通过将多模态游戏指令集成到决策转换器中，增强了代理的多任务和泛化能力。