Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

Últimas noticias, modelos y lanzamientos de IA de Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). ['GPT-4o mini', 'GRASP', 'LLM', 'PEVA', 'ResNet', 'Transitive RL (TRL)']

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Investigación 🇺🇸

RL sin aprendizaje TD: Un nuevo algoritmo de 'divide y vencerás'

Investigadores de BAIR (Berkeley AI) han presentado el algoritmo Transitive RL (TRL), basado en un paradigma de 'divide y vencerás' para el aprendizaje por refuerzo off-policy. TRL reduce logarítmicamente el número de recursiones de Bellman, evitando los problemas de acumulación de errores típicos del aprendizaje TD. El algoritmo mostró resultados superiores en tareas complejas de largo horizonte sin necesidad de ajustar el hiperparámetro n como en el TD de n pasos.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:04

Investigación 🇺🇸

GRASP: Un Planificador Basado en Gradientes para Planificación a Largo Plazo en Modelos del Mundo

Investigadores de BAIR (Berkeley AI) presentaron GRASP, un planificador basado en gradientes para aprender dinámicas (modelos del mundo) que hace viable la planificación a largo plazo. Este eleva la trayectoria a estados latentes para optimización paralela, añade estocasticidad para exploración y transforma los gradientes para evitar gradientes frágiles a través de modelos visuales de alta dimensión.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 15:05