Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

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

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Pesquisa 🇺🇸

RL sem Aprendizagem TD: Um Novo Algoritmo 'Dividir e Conquistar'

Pesquisadores do BAIR (Berkeley AI) introduziram o algoritmo Transitive RL (TRL), baseado em um paradigma de 'dividir e conquistar' para aprendizado por reforço (RL) fora da política. O TRL reduz logaritmicamente o número de recorrências de Bellman, evitando os problemas de acúmulo de erro típicos do aprendizado TD. O algoritmo mostrou resultados superiores em tarefas complexas de horizonte longo sem exigir ajuste do hiperparâmetro n como no TD de n etapas.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 17:04

Pesquisa 🇺🇸

GRASP: Um Planejador Baseado em Gradientes para Planejamento de Longo Horizonte em Modelos Mundiais

Pesquisadores do BAIR (Berkeley AI) introduziram o GRASP, um planejador baseado em gradientes para aprender dinâmicas (modelos mundiais) que torna o planejamento de longo horizonte prático. Ele eleva a trajetória para estados latentes para otimização paralela, adiciona estocasticidade para exploração e transforma gradientes para evitar gradientes frágeis através de modelos visuais de alta dimensão.

Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)

BAIR (Berkeley AI)27.07 · 15:05