群体混淆智能（MMI）的概念代表了从传统的单一AI扩展向基于分布式、基于代理的系统的模型的转变，这些系统可以实时学习和适应。MMI的理念根植于具体化、边界智能、时间性和个体性的原则，倡导强调具有一定自主性和相...

Lag-Llama是一种基于Transformer的模型，可在零样本和少样本泛化方面表现出色，并在广泛的时间序列数据上进行了预训练。通过对少量数据进行微调，它超越了现有深度学习方法的最新性能，标志着时间序列分析基础模型的...

最近，一家科技公司发布了一个训练端到端控制策略的代码库，用于使用深度强化学习训练无人机控制策略。该训练在模拟环境中进行，可以在消费级笔记本电脑上在几秒钟内完成。训练出的策略具有通用性，可以部署在真实的...

《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...