Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

أحدث أخبار ونماذج وإصدارات الذكاء الاصطناعي من Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). ['GPT-4o mini', 'GRASP', 'LLM', 'PEVA', 'ResNet', 'Transitive RL (TRL)']

الموقع الرسمي ↗

الأبحاث 🇺🇸

تعلم التعزيز بدون تعلم تي دي: خوارزمية جديدة 'فرق تسد'

قدم باحثون من باير (بيركلي للذكاء الاصطناعي) خوارزمية التعزيز الانتقالي (TRL) القائمة على نموذج 'فرق تسد' للتعلم التعزيزي خارج السياسة (off-policy). تعمل TRL على تقليل عدد تكرارات بلمان لوغاريتمياً، مما يتجنب مشاكل تراكم الأخطاء النموذجية في تعلم تي دي. أظهرت الخوارزمية نتائج متفوقة في المهام المعقدة طويلة الأمد دون الحاجة إلى ضبط المعامل الفائق n كما في تي دي ذي الخطوات n.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:04

الأبحاث 🇺🇸

GRASP: مُخطط قائم على الانحدار للتخطيط طويل المدى في النماذج العالمية

باحثون من BAIR (مختبر الذكاء الاصطناعي في بيركلي) قدموا GRASP، وهو مُخطط قائم على الانحدار لتعلم الديناميكيات (النماذج العالمية) مما يجعل التخطيط طويل المدى عمليًا. يرفع المسار إلى حالات كامنة للتحسين المتوازي، ويضيف العشوائية للاستكشاف، ويحول الانحدارات لتجنب الانحدارات الهشة عبر النماذج البصرية عالية الأبعاد.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 15:05