宇树科技 CEO:具身智能是实现 AGI 的最有效途径,AGI 需要实物机器人的交互才能强化学习

宇树科技 CEO:具身智能是实现 AGI 的最有效途径,AGI 需要实物机器人的交互才能强化学习 7 月 4 日,2024 世界人工智能大会,宇树科技 CEO 王兴兴表示:“具身智能是实现 AGI 的最有效途径,OpenAI 的大方向大概率是错的。” 他认为,未来 5-10 年肯定会有很大的技术突破,只有尽可能地相信 AI,才会有更好的未来。王兴兴表示,对于具身智能而言,能够理解时间、空间以及物理规律的世界模型非常重要,“现在的大语言模型等很像活在梦里”,AGI 需要有实物机器人的物理交互才能加深模仿和强化学习,同时也需要参与到人类的生活中,来体验和理解人类的情绪和性格。对于未来发展,王兴兴表示,深度强化学习还可以在全身任意姿态或舞蹈等动作的模仿深度强化学习、复杂地形下的全身任意稳定运动、手部的复杂物品或零部件较复杂的灵巧操作,以及基于图像或深度数据等感知数据的强化学习导航避障等方面取得更大突破。(澎湃新闻记者 秦盛 实习生 张宸玚)

相关推荐

封面图片

#教程 《》 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得

#教程 《》 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂,他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。此外,为了教程的完整性,作者整理了周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《世界冠军带你从零实践强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 本教程也称为“蘑菇书”,寓意是希望此书能够为读者注入活力,让读者“吃”下这本蘑菇之后,能够饶有兴致地探索强化学习,像马里奥那样愈加强大,继而在人工智能领域觅得意外的收获 使用说明 第 4 章到第 11 章为的部分; 第 1 章和第 2 章根据《》整理而来; 第 3 章和第 12 章根据《》 整理而来

封面图片

OpenAI出品的的深度强化学习教程

OpenAI出品的的深度强化学习教程 强化学习 (RL) 是一种机器学习方法,用于教导agent如何通过反复试验来解决任务。 Deep RL是指RL与深度学习的结合。 ​​​ | #教程 #机器学习

封面图片

:产品级的强化学习AI智能体库,旨在帮助研究人员和实践者开发适应各种复杂生产环境的最先进的强化学习AI智能体,Pearl具有模块

:产品级的强化学习AI智能体库,旨在帮助研究人员和实践者开发适应各种复杂生产环境的最先进的强化学习AI智能体,Pearl具有模块化设计,提供了许多独特的功能,如动态动作空间、离线学习、智能神经探索、安全决策等,支持实际应用领域,包括推荐系统、拍卖竞标系统和创意选择。与其他库相比,Pearl具有更高的灵活性和可扩展性

封面图片

《深度强化学习》简介:本书提供了关于深度强化学习的深度解析,涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究,帮助读

《深度强化学习》 简介:本书提供了关于深度强化学习的深度解析,涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究,帮助读者理解其重要性,并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者,让你在短时间内提升认知,拓宽思维边界。 标签:#深#深度强化#知识#学习 文件大小:NG 链接:

封面图片

DeepMind 的深度强化学习足球机器人

DeepMind 的深度强化学习足球机器人 在 MuJoCo 物理引擎中进行模拟训练,再转移进真实机器人。可以无缝做出抢断、起身、踢球和追球动作,还对比赛有了基本的战略理解,学习预测球的运动和阻挡对手的射门。

封面图片

【OpenAI核心员工创业,新系统强在哪里】与ChatGPT采用的人类反馈强化学习(RLHF)不同的是,Claude采用的原发人

【OpenAI核心员工创业,新系统强在哪里】与ChatGPT采用的人类反馈强化学习(RLHF)不同的是,Claude采用的原发人工智能方法,是基于偏好模型而非人工反馈来进行训练的。因此,这种方法又被成为“AI反馈强化学习”,即RLAIF。 #抽屉IT

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人