AI: поза випуском
3098 новин у цій темі, які конвеєр прочитав і розклав, але які не пройшли за рангом у жоден випуск. Тема й оцінка класифікатора в них є — не вистачило свіжості, резонансу чи місця проти сусідів. · сторінка 63 з 104
-
More on Dota 2 0,95
Our Dota 2 result shows that self-play can catapult the performance of machine learning systems from far below human level to superhuman, given sufficient compute. In the span of a month, our system went from barely matching a high-ranked player to beating the…
«Новина про результати самогри AI у Dota 2, що є дослідженням і застосуванням AI.»
-
Dota 2 0,95
We’ve created a bot which beats the world’s top professionals at 1v1 matches of Dota 2 under standard tournament rules. The bot learned the game from scratch by self-play, and does not use imitation learning or tree search. This is a step towards building AI…
«Новина про створення AI-бота для Dota 2, що є подією у сфері AI.»
-
RL-Teacher is an open-source implementation of our interface to train AIs via occasional human feedback rather than hand-crafted reward functions. The underlying technique was developed as a step towards safe AI systems, but also applies to reinforcement…
«Новина про інтерфейс навчання AI через людський фідбек, що є AI-технологією.»
-
We’ve found that adding adaptive noise to the parameters of reinforcement learning algorithms frequently boosts performance. This exploration method is simple to implement and very rarely decreases performance, so it’s worth trying on any problem.
«Новина про метод покращення дослідження в алгоритмах навчання підкріплення, що є AI-технологією.»
-
We’re releasing a new class of reinforcement learning algorithms, Proximal Policy Optimization (PPO), which perform comparably or better than state-of-the-art approaches while being much simpler to implement and tune. PPO has become the default reinforcement…
«Новина про випуск нового алгоритму навчання підкріплення PPO, що є AI-технологією.»
-
We’ve created images that reliably fool neural network classifiers when viewed from varied scales and perspectives. This challenges a claim from last week that self-driving cars would be hard to trick maliciously since they capture images from multiple scales…
«Новина про створення зображень, що обманюють нейронні мережі, що є дослідженням у AI.»
-
We’re open-sourcing a high-performance Python library for robotic simulation using the MuJoCo engine, developed over our past year of robotics research.
«Новина про відкриття бібліотеки для симуляції роботів, що є інструментом для AI-робототехніки.»
-
One step towards building safe AI systems is to remove the need for humans to write goal functions, since using a simple proxy for a complex goal, or getting the complex goal a bit wrong, can lead to undesirable and even dangerous behavior. In collaboration…
«Новина про алгоритм, що навчається з людських переваг для безпечних AI-систем, що є AI-дослідженням.»
-
Multiagent environments where agents compete for resources are stepping stones on the path to AGI. Multiagent environments have two useful properties: first, there is a natural curriculum—the difficulty of the environment is determined by the skill of your…
«Новина про мультиагентні середовища для розвитку AI, що є дослідженням у AI.»
-
We’re open-sourcing OpenAI Baselines, our internal effort to reproduce reinforcement learning algorithms with performance on par with published results. We’ll release the algorithms over upcoming months; today’s release includes DQN and three of its variants.
«Новина про відкриття алгоритмів навчання підкріплення DQN, що є AI-технологією.»
-
Robots that learn 0,90
We’ve created a robotics system, trained entirely in simulation and deployed on a physical robot, which can learn a new task after seeing it done once.
«Новина про робототехнічну систему, що навчається новим завданням, що є AI-робототехнікою.»
-
Roboschool 0,85
We are releasing Roboschool: open-source software for robot simulation, integrated with OpenAI Gym.
«Новина про відкриття програмного забезпечення для симуляції роботів, що є AI-робототехнікою.»
-
We’ve built a system for automatically figuring out which object is meant by a word by having a neural network decide if the word belongs to each of about 100 automatically-discovered “types” (non-exclusive categories).
«Новина про систему нейромережі для розпізнавання типів об'єктів у тексті, що є дослідженням у сфері AI.»
-
We’re releasing highly-optimized GPU kernels for an underexplored class of neural network architectures: networks with block-sparse weights. Depending on the chosen sparsity, these kernels can run orders of magnitude faster than cuBLAS or cuSPARSE. We’ve used…
«Новина про оптимізовані GPU ядра для нейромереж з блоковою розрідженістю, що є технічним дослідженням у сфері AI.»
-
We’ve co-authored a paper that forecasts how malicious actors could misuse AI technology, and potential ways we can prevent and mitigate these threats. This paper is the outcome of almost a year of sustained work with our colleagues at the Future of Humanity…
«Новина про дослідження з прогнозування зловживань AI — це наукова робота про AI, тому рубрика AI підходить.»
-
We’ve designed a method that encourages AIs to teach each other with examples that also make sense to humans. Our approach automatically selects the most informative examples to teach a concept—for instance, the best images to describe the concept of dogs—and…
«Новина про методи навчання AI через пояснення — це дослідження і розробка в сфері AI, тому рубрика AI підходить.»
-
Yesterday, OpenAI Five won a best-of-three against a team of 99.95th percentile Dota players: Blitz, Cap, Fogged, Merlini, and MoonMeander—four of whom have played Dota professionally—in front of a live audience and 100,000 concurrent livestream viewers.
«Новина про перемогу AI-команди OpenAI Five в Dota 2 — це подія про AI.»
-
Our first class of OpenAI Scholars is underway, and you can now follow along as this group of experienced software developers becomes machine learning practitioners.
«Новина про програмістів, які стають практиками машинного навчання — це про AI-освіту і розвиток.»
-
The OpenAI Five Benchmark match is now over!
«Новина про матч OpenAI Five — це подія про AI.»
-
We introduce Glow, a reversible generative model which uses invertible 1x1 convolutions. It extends previous work on reversible generative models and simplifies the architecture. Our model can generate realistic high resolution images, supports efficient…
«Новина про нову генеративну модель Glow — це AI.»
-
We’ve trained an agent to achieve a high score of 74,500 on Montezuma’s Revenge from a single human demonstration, better than any previously published result. Our algorithm is simple: the agent plays a sequence of games starting from carefully chosen states…
«Новина про навчання AI-агента грати в гру — це AI.»
-
OpenAI Five 0,95
Our team of five neural networks, OpenAI Five, has started to defeat amateur human teams at Dota 2.
«Новина про команду нейромереж OpenAI Five — це AI.»
-
The first run of our Retro Contest—exploring the development of algorithms that can generalize from previous experience—is now complete.
«Новина про конкурс алгоритмів для навчання з досвіду — це AI.»
-
We’ve obtained state-of-the-art results on a suite of diverse language tasks with a scalable, task-agnostic system, which we’re also releasing. Our approach is a combination of two existing ideas: transformers and unsupervised pre-training. These results…
«Новина про покращення розуміння мови за допомогою навчання — це AI.»
-
We’re now accepting applications for the next cohort of OpenAI Fellows, a program which offers a compensated 6-month apprenticeship in AI research at OpenAI.
«Новина про набір на програму AI-досліджень — це AI.»
-
Gym Retro 0,90
We’re releasing the full version of Gym Retro, a platform for reinforcement learning research on games. This brings our publicly-released game count from around 70 Atari games and 30 Sega games to over 1,000 games across a variety of backing emulators. We’re…
«Новина про платформу для досліджень підкріпленого навчання на іграх — це AI.»
-
AI and compute 0,95
We’re releasing an analysis showing that since 2012, the amount of compute used in the largest AI training runs has been increasing exponentially with a 3.4-month doubling time (by comparison, Moore’s Law had a 2-year doubling period)[^footnote-correction]…
«Новина про аналіз зростання обчислювальних ресурсів для AI — це AI.»
-
AI safety via debate 0,90
We’re proposing an AI safety technique which trains agents to debate topics with one another, using a human to judge who wins.
«Новина про техніку безпеки AI через дебати — це AI.»
-
We’re releasing an experimental metalearning approach called Evolved Policy Gradients, a method that evolves the loss function of learning agents, which can enable fast training on novel tasks. Agents trained with EPG can succeed at basic tasks at test time…
«Новина про метод мета-навчання для AI-агентів — це AI.»
-
Retro Contest 0,90
We’re launching a transfer learning contest that measures a reinforcement learning algorithm’s ability to generalize from previous experience.
«Новина про конкурс з переносу навчання для AI — це AI.»
- Показати ще 30 із 1208