Richard Sutton
打「推理补丁」之外，实现更强的AI还有哪些不一样的思路？
本周会员通讯解读AI & Robotics领域内三则重要资讯：一是探讨如何通过不同思路实现更强的人工智能；二是讨论关于元宇宙、皮卡丘世界模型以及Meta的技术布局；三是诺奖得主论坛的焦点话题及应用中的潜在副作用。
流式深度学习终于奏效了！强化学习之父Richard Sutton力荐
本文提出了一种名为 stream-x 的深度强化学习算法，用于解决流式障碍问题。该方法无需使用重放缓冲区、批量更新或目标网络，即可从最新的经验中进行学习，并且在样本效率上可与批量强化学习相当。
强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路，大幅增强所有RL算法
在强化学习领域提出了一种名为’奖励聚中’的新思想，旨在通过从实际观察到的奖励中减去平均值来改进算法性能。该方法适用于几乎所有强化学习算法，并且当折扣因子接近1时效果最佳。