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Spinning Up in Deep RL: ワークショップレビュー
OpenAIが新しい教育イニシアチブの一環として、初の「Spinning Up Workshop」を開催しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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最新ニュース
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AIの安全性には社会科学者が必要
OpenAIが、AIの長期的な安全性研究に社会科学者の参加が不可欠だと提唱しました。
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より優れた言語モデルとその影響
OpenAIが教師なし学習で、一貫性のある文章を生成する大規模言語モデルを開発しました。
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ロバスト分類における計算限界とウィンウィンの結果
ロバスト分類器の訓練には、従来の分類器よりもはるかに多くの計算資源が必要となることが判明しました。
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OpenAIフェローズ サマー2018：最終プロジェクト
OpenAIが初のフェローズプログラムを修了し、参加者が機械学習の初心者から貢献者へ成長しました。
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AIトレーニングのスケーリング方法
勾配ノイズスケールという統計指標が、ニューラルネットワーク訓練の並列化可能性を予測することを発見し…
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強化学習における汎化能力の定量化
OpenAIが強化学習エージェントの汎化能力を測るための新しい学習環境「CoinRun」を公開しました。
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ディープ強化学習を始める：Spinning Up in Deep RL
OpenAIがディープ強化学習の学習リソース「Spinning Up in Deep RL」を公開しました。
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エネルギー関数による概念学習
OpenAIが2D点群から「近い」「上」などの概念を学習するエネルギーベースモデルを開発しました。
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オンラインで計画、オフラインで学習：モデルベース制御による効率的な学習と探索
OpenAIがモデルベース強化学習手法「Plan online, learn offline」を発表しました。
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予測ベースの報酬による強化学習
OpenAIが予測ベースの報酬手法RNDを開発し、モンテズマの復讐で人間を超える性能を達成しました。
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反復増幅による複雑な目標の学習
OpenAIが、複雑なタスクを人間が分解してAIに教える「反復増幅」というAI安全技術を提案しました。