OpenAI 用元学习让机器人摔跤手快速击败更强对手
OpenAI 展示在模拟机器人摔跤任务中，元学习智能体能快速学会击败更强的非元学习智能体，并能适应自身物理故障。
#数据/训练
#数据/训练
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 研究：自对弈让模拟 AI 自主学会擒抱、假动作等身体技能
OpenAI 发现自对弈能让模拟 AI 在未专门设计相应环境的情况下，自行发现擒抱、闪避、假动作、踢球、接球和扑球等身体技能。自对弈还能让环境难度始终与 AI 水平匹配，从而持续推动其进步。结合 Dota 2 的自对弈结果，OpenAI 表示越来越相信自对弈将成为未来强大 AI 系统的核心组成部分。
推荐理由：OpenAI 用自对弈让模拟 AI 自行涌现出擒抱、假动作等身体技能，可了解自对弈作为训练范式的早期思路。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，一个通过偶尔的人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该技术旨在推进安全 AI 系统，也适用于奖励难以明确指定的强化学习问题。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 用参数噪声改进强化学习探索
OpenAI 发现，向强化学习算法的参数中加入自适应噪声，往往能提升性能。这种探索方法实现简单，且极少导致性能下降，因此值得在任何问题上尝试。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参都更简单。PPO 因易用且表现良好，已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：OpenAI 公开了 PPO 这一强化学习算法，读者可了解它为何成为其默认训练方法。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 无监督情感神经元：仅预测下一字符即可学到情感表征
OpenAI 开发出一个无监督系统，仅通过预测 Amazon 评论文本中的下一个字符进行训练，就学到了出色的情感表征。该系统被称为无监督情感神经元。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 谈深度学习基础设施
OpenAI 认为深度学习是一门经验科学，团队基础设施的质量是进展的倍增器。如今的开源生态让任何人都能搭建出色的深度学习基础设施。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI 解读生成模型：四个项目与生成模型的现状与未来
OpenAI 介绍了四个围绕生成模型的项目，生成模型是机器学习中无监督学习技术的一个分支。文章同时解释了生成模型是什么、为何重要，以及未来可能的发展方向。
OpenAI NewsAI 评分 OpenAI Gym Beta 发布：强化学习算法开发与对比工具包
OpenAI 发布 OpenAI Gym 公测版，这是一个用于开发和对比强化学习（RL）算法的工具包。它包含一套持续扩充的环境（从模拟机器人到 Atari 游戏），以及一个用于对比和复现结果的网站。