强化学习在扩展方面一直很棘手。也就是说，当你增加模型大小或增加剧集数量时，事情开始变得复杂。然而，在其他AI学科中，扩展带来的性能足够好，值得克服这个挑战。在这项研究中，作者通过使用一些巧妙的设计技巧，...

近日，OpenAI开源了一份老但经典的论文——Hindsight Experience Replay，该论文是OpenAI成立初期所撰写的。Hindsight Experience Replay是一种处理强化学习中非每个时间步都有奖励的方法，它将代理的经验保存在重放缓...

在最近的工作中，强化学习一直备受关注，主要集中在人类反馈方面。但事实证明，您也可以使用计算反馈作为奖励模型。在这项工作中，他们使用LLaVA视觉问答系统为多个不同任务给出bert分数。有趣的是，他们能够显着提...

在自然语言处理中，大型语言模型的推理能力往往比小型模型更强。这种推理能力有助于解决困难的任务，并可能使语言模型成为下一代计算平台/操作系统的基础。通过代码训练、思维链提示和强化学习等技术，可以提高模型...

这项研究利用深度强化学习（Deep RL）来训练一个低成本、小型的人形机器人，通过20个关节来玩一个简化的1v1足球比赛，从而开发出了稳健和动态的运动技能和基本战略理解。高频控制、有针对性的动力学随机化以及模拟训...

- John Schulman是伯克利校友、OpenAI联合创始人和ChatGPT首席架构师 - Schulman发表演讲，介绍了ChatGPT背后的强化学习从人类反馈中获得的突破 - 强化学习是解决人工智能中真实性问题的最大方式之一

新闻内容： 最近，人们开始致力于让强化学习智能体变得更加勇敢。其中一篇论文特别讨论了在强化学习模型中减轻懦弱的问题。这对于自动驾驶汽车领域具有重要意义，但在其他潜在应用中却令人恐惧。现在，这个代码库展...

## 新闻内容： Wombat是一种新的RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，即通过人类反馈进行强化学习）学习范式，它通过更高效地将语言模型输出与人类喜好对齐，在需要更少的模型的情况下提供了简单的P...