AI: поза випуском
3101 новина 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 64 з 104
-
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.»
-
On March 3rd, we hosted our first hackathon with 100 members of the artificial intelligence community.
«Новина про хакатон спільноти AI — це AI.»
-
We’ve developed a simple meta-learning algorithm called Reptile which works by repeatedly sampling a task, performing stochastic gradient descent on it, and updating the initial parameters towards the final parameters learned on that task. Reptile is the…
«Новина про алгоритм мета-навчання Reptile — це AI.»
-
OpenAI Scholars 0,85
We’re providing 6–10 stipends and mentorship to individuals from underrepresented groups to study deep learning full-time for 3 months and open-source a project.
«Новина про стипендії для вивчення глибокого навчання — це AI.»
-
We are now accepting applications for OpenAI Fellows and Interns for 2019.
«Новина про прийом заявок на програми OpenAI Fellows та Interns стосується AI-спільноти та розвитку AI, тому належить до рубрики AI.»
-
Our first cohort of OpenAI Scholars has now completed the program.
«Новина про завершення програми OpenAI Scholars стосується AI-освіти та розвитку AI-спеціалістів, отже належить до рубрики AI.»
-
We’ve developed an energy-based model that can quickly learn to identify and generate instances of concepts, such as near, above, between, closest, and furthest, expressed as sets of 2d points. Our model learns these concepts after only five demonstrations. We…
«Новина про енергетичну модель, що навчається розпізнавати концепти, що є дослідженням у сфері штучного інтелекту.»
-
We’ve developed Random Network Distillation (RND), a prediction-based method for encouraging reinforcement learning agents to explore their environments through curiosity, which for the first time exceeds average human performance on Montezuma’s Revenge.
«Новина про метод Random Network Distillation для підвищення ефективності reinforcement learning агентів, що є AI-дослідженням.»
-
We’re proposing an AI safety technique called iterated amplification that lets us specify complicated behaviors and goals that are beyond human scale, by demonstrating how to decompose a task into simpler sub-tasks, rather than by providing labeled data or a…
«Новина про AI-безпечну техніку iterated amplification для навчання складних цілей, що є дослідженням у сфері AI.»
-
ByteDance Seed and Tsinghua AIR have released CUDA Agent, an agentic reinforcement learning system that trains a large language model to write GPU kernels that beat a compiler. The gap it targets is narrow but stubborn: frontier models already produce correct…
«Новина про розробку системи на основі великих мовних моделей для генерації CUDA-кодів, що є дослідженням і застосуванням AI у програмуванні.»
-
We’ve discovered that the gradient noise scale, a simple statistical metric, predicts the parallelizability of neural network training on a wide range of tasks. Since complex tasks tend to have noisier gradients, increasingly large batch sizes are likely to…
«Новина про дослідження в тренуванні нейромереж, що є ключовою темою AI.»
-
We’re releasing CoinRun, a training environment which provides a metric for an agent’s ability to transfer its experience to novel situations and has already helped clarify a longstanding puzzle in reinforcement learning. CoinRun strikes a desirable balance in…
«Новина про дослідження і тренувальне середовище для AI агентів у reinforcement learning.»
-
We’re releasing Spinning Up in Deep RL, an educational resource designed to let anyone learn to become a skilled practitioner in deep reinforcement learning. Spinning Up consists of crystal-clear examples of RL code, educational exercises, documentation, and…
«Новина про освітній ресурс для deep reinforcement learning, що стосується AI розробки.»
-
We’ve observed agents discovering progressively more complex tool use while playing a simple game of hide-and-seek. Through training in our new simulated hide-and-seek environment, agents build a series of six distinct strategies and counterstrategies, some of…
«Новина про спостереження за поведінкою AI агентів у симуляції, що є дослідженням у сфері штучного інтелекту.»
-
We’ve developed a method to assess whether a neural network classifier can reliably defend against adversarial attacks not seen during training. Our method yields a new metric, UAR (Unforeseen Attack Robustness), which evaluates the robustness of a single…
«Новина про метод оцінки стійкості нейронних мереж до атак, що є дослідженням у AI.»
-
We’re releasing the 774 million parameter GPT-2 language model after the release of our small 124M model in February, staged release of our medium 355M model in May, and subsequent research with partners and the AI community into the model’s potential for…
«Новина про випуск нової великої мовної моделі GPT-2, що є продуктом AI.»
-
We’ve written a policy research paper identifying four strategies that can be used today to improve the likelihood of long-term industry cooperation on safety norms in AI: communicating risks and benefits, technical collaboration, increased transparency, and…
«Новина про політичні стратегії для безпеки AI, що стосується AI та його розвитку.»
-
MuseNet 0,95
We’ve created MuseNet, a deep neural network that can generate 4-minute musical compositions with 10 different instruments, and can combine styles from country to Mozart to the Beatles. MuseNet was not explicitly programmed with our understanding of music, but…
«Новина про MuseNet, нейронну мережу для генерації музики, що є AI продуктом.»
-
We’ve developed the Sparse Transformer, a deep neural network which sets new records at predicting what comes next in a sequence—whether text, images, or sound. It uses an algorithmic improvement of the attention mechanism to extract patterns from sequences…
«Новина про Sparse Transformer, нову нейронну мережу для генеративного моделювання, що є AI дослідженням.»
-
OpenAI Five is the first AI to beat the world champions in an esports game, having won two back-to-back games versus the world champion Dota 2 team, OG, at Finals this weekend. Both OpenAI Five and DeepMind’s AlphaStar had previously beaten good pros privately…
«Новина про перемогу AI OpenAI Five у кіберспорті, що є подією в AI.»
-
We’ve made progress towards stable and scalable training of energy-based models (EBMs) resulting in better sample quality and generalization ability than existing models. Generation in EBMs spends more compute to continually refine its answers and doing so can…
«Новина про прогрес у тренуванні енергетичних моделей, що є AI дослідженням.»
-
We’ve created activation atlases (in collaboration with Google researchers), a new technique for visualizing what interactions between neurons can represent. As AI systems are deployed in increasingly sensitive contexts, having a better understanding of their…
«Новина про техніку візуалізації нейронних взаємодій, що є AI дослідженням.»
-
We’re releasing a Neural MMO, a massively multiagent game environment for reinforcement learning agents. Our platform supports a large, variable number of agents within a persistent and open-ended task. The inclusion of many agents and species leads to better…
«Новина про випуск Neural MMO, середовища для навчання AI агентів, що є AI продуктом.»
-
We’ve written a paper arguing that long-term AI safety research needs social scientists to ensure AI alignment algorithms succeed when actual humans are involved. Properly aligning advanced AI systems with human values requires resolving many uncertainties…
«Новина про необхідність соціальних наук для безпеки AI, що є AI дослідженням.»
-
We’ve trained a large-scale unsupervised language model which generates coherent paragraphs of text, achieves state-of-the-art performance on many language modeling benchmarks, and performs rudimentary reading comprehension, machine translation, question…
«Новина про тренування великої мовної моделі, що є AI дослідженням і продуктом.»
-
Procgen Benchmark 0,90
We’re releasing Procgen Benchmark, 16 simple-to-use procedurally-generated environments which provide a direct measure of how quickly a reinforcement learning agent learns generalizable skills.
«Procgen Benchmark — це набір середовищ для навчання агентів підкріплення, що стосується AI та машинного навчання, тому новина про AI.»
-
Safety Gym 0,90
We’re releasing Safety Gym, a suite of environments and tools for measuring progress towards reinforcement learning agents that respect safety constraints while training.
«Safety Gym — інструменти для навчання агентів підкріплення з урахуванням безпеки, що є новиною про AI та його застосування.»
-
GPT-2: 1.5B release 0,95
As the final model release of GPT-2’s staged release, we’re releasing the largest version (1.5B parameters) of GPT-2 along with code and model weights to facilitate detection of outputs of GPT-2 models. While there have been larger language models released…
«Випуск великої моделі GPT-2 та супутніх матеріалів — це подія про AI-модель, отже рубрика AI.»
- Показати ще 30 із 1181