研究者提出可扩展的empowerment最大化方法
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研究者提出可扩展的empowerment最大化方法
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AI 综述
研究者 Catherine Ji 等人提出一种可扩展的 empowerment 最大化配方,将 empowerment 定义为某状态下可执行技能的数量,从而把最大化 empowerment 转化为抵达适合多种技能的起始状态,并称该配方适用于任意底层技能学习方法。 此前相关研究仅限表格场景;该研究在规模化实验中复现了资源收集、环境改造、生存等理论预测特性,并在 Crafter 中涌现出建造房屋等行为。论文与代码已公开。
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最新进展10月12日 12:00
让 AI 智能体学会"自我赋权":Scaling Empowered Agents 提出可扩展的技能学习配方报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.AI让 AI 智能体学会"自我赋权":Scaling Empowered Agents 提出可扩展的技能学习配方
研究者提出一种可扩展的 empowerment 最大化配方,将 empowerment 定义为某状态下可执行技能的数量,从而把最大化 empowerment 转化为抵达适合多种技能的起始状态,且适用于任意底层技能学习方法。该配方突破了以往仅限表格场景的研究,在规模化实验中复现了资源收集、环境改造、生存等理论预测特性,并在 Crafter 中涌现出建造房屋等行为。论文与代码已公开。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1010月12日 13:00
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