Meta研究院与芝加哥大学、加州大学伯克利分校联合推出DreamGym，基于经验合成的可扩展智能体强化学习框架重塑智能体应用
5天前这样的训练过程不仅昂贵，还容易让智能体在漫长的探索中迷失方向。 更糟糕的是，很多环境缺乏可靠的重置机制，错误操作可能是不可逆的，比如误删数据。这些挑战让强化学习在智能体训练中显得力不从心。 那么，突破 …
这样的训练过程不仅昂贵，还容易让智能体在漫长的探索中迷失方向。 更糟糕的是，很多环境缺乏可靠的重置机制，错误操作可能是不可逆的，比如误删数据。这些挑战让强化学习在智能体训练中显得力不从心。 那么，突破 …