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UC Berkeley團(tuán)隊(duì)提出新方法Intuitor，讓AI通過自身置信程度優(yōu)化推理，無需外部獎(jiǎng)勵(lì)。該方法提升模型在數(shù)學(xué)推理和代碼生成等任務(wù)上的表現(xiàn)，降低“獎(jiǎng)勵(lì)黑客”風(fēng)險(xiǎn)，展現(xiàn)多任務(wù)泛化優(yōu)勢，為大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供新思路。

當(dāng)你在網(wǎng)上下單買東西，滿心期待它能快快送到手中，結(jié)果卻等了很久。其實(shí)在這背后，騎手調(diào)度系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用。今天咱們就來深入聊聊 AI 騎手調(diào)度系統(tǒng)，尤其是京東是如何用強(qiáng)化學(xué)習(xí)降低 30% 配送成本的，同時(shí)也會(huì)拆解一下達(dá)達(dá)智能調(diào)度與美團(tuán)超腦算法的技術(shù)差異。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)對于模型性能至關(guān)重要。然而，復(fù)雜的獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則并不一定帶來更好的效果。本文通過一個(gè)基于貪吃蛇的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，揭示了復(fù)雜獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制可能導(dǎo)致的陷阱，如目標(biāo)稀釋效應(yīng)、懲罰過載抑制探索和信號噪聲干擾等問題。

AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念和相關(guān)技術(shù)有很多，這篇文章里，作者就深入淺出地介紹了相應(yīng)的內(nèi)容，感興趣的同學(xué)們，不妨來看一下。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的早期階段，探索對于理解環(huán)境至關(guān)重要，但隨著智能體學(xué)習(xí)的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報(bào)變得更為重要。過多的探索可能導(dǎo)致錯(cuò)失最優(yōu)行動(dòng)帶來的回報(bào)，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯(cuò)失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問題。

人工智能作為當(dāng)下新質(zhì)生產(chǎn)力的代表，其技術(shù)更新已經(jīng)歷過很多個(gè)版本，隨著ChatGPT的火熱，AI逐漸進(jìn)入大眾視野，并在衣食住行方方面面影響著人們。AI 是讓計(jì)算機(jī)模擬人類智能的技術(shù)，它包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等多個(gè)領(lǐng)域，通過使用大量的數(shù)據(jù)和算法，AI 可以讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和解決問題。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的核心，是使計(jì)算機(jī)擁有智能的基石，本文對機(jī)器學(xué)習(xí)的核心領(lǐng)域、術(shù)語和深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)作簡單介紹，不涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，通俗地講解AI底層知識原理。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、可迭代的過程，需要進(jìn)行試錯(cuò)，并找到正確的策略。本文從“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”看如何“戰(zhàn)勝拖延”，一起來看看吧。

編輯導(dǎo)語：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它能通過不斷與環(huán)境的交互、試錯(cuò)，最終完成特定目的或者使得整體行動(dòng)收益最大化。本文作者對強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了總結(jié)分析，一起來...

以當(dāng)下人類對大腦的了解，在認(rèn)知過程、解決問題的過程以及思考的能力等機(jī)制還都不清楚。所以想要模擬人類的思考能力，強(qiáng)化學(xué)習(xí)乃至整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的升級，恐怕還依托于腦...

本文筆者將與大家講述：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理、兩個(gè)基本類型，以及基于這兩個(gè)類型下的相關(guān)算法。 一般地，我們認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基本的三個(gè)方向就是“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督...

本文筆者將對深度RL領(lǐng)域的各個(gè)核心部分做出一個(gè)任何人都可以讀懂的概述，對深度RL主要使用的許多算法的一個(gè)全面總結(jié)。 最近，我在北京的O’Reilly AI大會(huì)上做了一...

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）為優(yōu)化面向目標(biāo)的行為提供了一個(gè)統(tǒng)一而靈活的框架，在解決諸如玩電子游戲、連續(xù)控制和機(jī)器人學(xué)習(xí)等具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)方面取得了顯著的成功。在這些應(yīng)用領(lǐng)...