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为了教人工智能代理一项新任务，比如如何打开厨房柜子，研究人员经常使用强化学习——这是一种试错过程，在该过程中，代理会因采取更接近目标的行动而获得奖励。在许多情况下，人类专家必须仔细设计奖励函数，这是一种激励机制，赋予代理人探索的动力。当智能体探索并尝试不同的动作时，人类专家必须迭代地更新奖励函数。这可能非常耗时、效率低下，并且难以扩展，尤其是当任务复杂且涉及许多步骤时。来自麻省理工学院、哈佛大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种新的强化学习方法，该方法不依赖于专门设计的奖励函数...
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在人工智能和技术领域掀起波澜的惊人事件中，人工智能领域的领先实体 OpenAI 最近的领导地位发生了重大转变。以萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 戏剧性地重返首席执行官职位以及随之而来的董事会改组为标志，这些变化代表了该组织的关键时刻。OpenAI 以其在人工智能研究和开发方面的开创性工作而闻名，包括广泛认可的 ChatGPT 和 DALL-E 模型，站在人工智能进步的最前沿。因此，董事会的重组不仅仅是人员的变动，还标志着人工智能领域最具影响力的组织之一的方向、优先事...
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康普顿未来农场，使用更少的水和1%的土地，即可实现与产统农业相同产量....
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语言查询音频源分离（LASS）是计算听觉场景分析（CASA）的新范例。LASS 旨在根据自然语言查询从音频混合物中分离出目标声音，这为数字音频应用程序提供了自然且可扩展的接口。最近的 LASS 工作尽管在特定源（例如乐器、有限类别的音频事件）上取得了有希望的分离性能，但无法在开放域中分离音频概念。在这项工作中，我们介绍了 AudioSep，这是一种使用自然语言查询进行开放域音频源分离的基础模型。我们在大规模多模态数据集上训练 AudioSep，并广泛评估其在音频事件分离、乐器...
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由于手动彻底测试视频游戏软件非常困难，因此需要拥有能够自动探索不同游戏功能的人工智能代理。此类代理的关键要求是玩家动作的模型，代理可以使用该模型来确定不同游戏状态下的可能动作集，以及对代理策略选择的游戏执行选定的动作。目前使用的典型游戏引擎不提供这样的动作模型，导致现有的工作要么需要人工手动定义动作模型，要么不精确地猜测可能的动作。在我们的工作中，我们通过为游戏中存在的用户输入处理逻辑开发最先进的分析方法来演示程序分析如何有效解决该问题，该分析可以使用离散动作空间自动建模游戏...
为了教人工智能代理一项新任务，比如如何打开厨房柜子，研究人员经常使用强化学习——这是一种试错过程，在该过程中，代理会因采取更接近目标的行动而获得奖励。在许多情况下，人类专家必须仔细设计奖励函数，这是一种激励机制，赋予代理人探索的动力。当智能体探索并尝试不同的动作时，人类专家必须迭代地更新奖励函数。这可能非常耗时、效率低下，并且难以扩展，尤其是当任务复杂且涉及许多步骤时。来自麻省理工学院、哈佛大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种新的强化学习方法，该方法不依赖于专门设计的奖励函数...
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语言查询音频源分离（LASS）是计算听觉场景分析（CASA）的新范例。LASS 旨在根据自然语言查询从音频混合物中分离出目标声音，这为数字音频应用程序提供了自然且可扩展的接口。最近的 LASS 工作尽管在特定源（例如乐器、有限类别的音频事件）上取得了有希望的分离性能，但无法在开放域中分离音频概念。在这项工作中，我们介绍了 AudioSep，这是一种使用自然语言查询进行开放域音频源分离的基础模型。我们在大规模多模态数据集上训练 AudioSep，并广泛评估其在音频事件分离、乐器...
由于手动彻底测试视频游戏软件非常困难，因此需要拥有能够自动探索不同游戏功能的人工智能代理。此类代理的关键要求是玩家动作的模型，代理可以使用该模型来确定不同游戏状态下的可能动作集，以及对代理策略选择的游戏执行选定的动作。目前使用的典型游戏引擎不提供这样的动作模型，导致现有的工作要么需要人工手动定义动作模型，要么不精确地猜测可能的动作。在我们的工作中，我们通过为游戏中存在的用户输入处理逻辑开发最先进的分析方法来演示程序分析如何有效解决该问题，该分析可以使用离散动作空间自动建模游戏...