OpenAI 举办 2019 机器人研讨会
OpenAI 于 2019 年 4 月 27 日举办了首届 OpenAI Robotics Symposium。
OpenAI 于 2019 年 4 月 27 日举办了首届 OpenAI Robotics Symposium。
OpenAI 发布深度强化学习教育资源 Spinning Up in Deep RL,包含清晰的 RL 代码示例、练习、文档和教程,目标是让任何人都能学会成为深度强化学习的熟练实践者。
OpenAI 用 transformers 加无监督预训练的组合,在一系列多样化语言任务上取得当时最优结果,并发布了这套可扩展、与任务无关的系统。该方法表明监督学习与无监督预训练结合效果显著,OpenAI 希望借此推动在更大、更多样数据集上的后续研究。
OpenAI 发布强化学习游戏研究平台 Gym Retro 完整版,公开游戏数量从约 70 款 Atari 和 30 款 Sega 游戏增至 1000 余款,覆盖多种模拟器。同时开放其用于向平台添加新游戏的工具。
OpenAI 提出一种 AI 安全技术,训练智能体就话题相互辩论,由人类评判胜负。
OpenAI 推出 Retro Contest,一项衡量强化学习算法能否从既往经验中泛化的迁移学习竞赛。竞赛以算法在迁移学习场景下的泛化能力为评测目标。
OpenAI 于 3 月 3 日举办了首届黑客松,共有 100 位人工智能社区成员参与。
OpenAI 造出全球首个完全在模拟环境中训练、并部署到实体机器人上的垃圾邮件检测 AI。
OpenAI 宣布支持 Distill 上线,这是一种旨在出色传播机器学习成果(无论新成果还是已有成果)的新型期刊。
OpenAI 发布 Universe,一个用于衡量和训练 AI 通用智能的软件平台,覆盖全球范围内的游戏、网站及其他应用。该平台将 AI 的评测与训练扩展到多种真实软件环境中。
OpenAI 正与 Microsoft 合作,将其大部分大规模实验迁移到 Azure 上运行。
OpenAI 发文指出,有影响力的科学工作需要选对问题——不只是有趣,而是其解决方案真正重要。
OpenAI 公布其技术目标,使命是构建安全 AI,并确保 AI 的收益尽可能广泛且均衡地分配。