OpenAI Scholars 2019 : découvrez les huit boursiers sélectionnés
OpenAI dévoile les huit boursiers de sa promotion Scholars 2019, sélectionnés parmi 550 candidats. Leurs expertises couvrent la littérature.
OpenAI dévoile les huit boursiers de sa promotion Scholars 2019, sélectionnés parmi 550 candidats. Leurs expertises couvrent la littérature.
OpenAI annonce la création d'OpenAI LP, une nouvelle société à but lucratif plafonné qui lui permet d'accroître rapidement ses investissements dans la puissance de calcul et les talents.
OpenAI a créé les activation atlases, en collaboration avec des chercheurs de Google.
OpenAI publie Neural MMO, un environnement de jeu massivement multiagent destiné aux agents d'apprentissage par renforcement. La plateforme prend en charge un nombre important et variable d'agents dans une tâche persistante et ouverte, et l'inclusion de nombreux agents et espèces favorise une meilleure exploration, la formation de niches divergentes et une compétence globale accrue.
OpenAI a organisé le 2 février son premier Spinning Up Workshop, dans le cadre de sa nouvelle initiative éducative. L'atelier s'inscrit dans le programme Spinning Up consacré au deep RL.
OpenAI publie un article affirmant que la recherche sur la sécurité à long terme de l'IA a besoin des sciences sociales pour garantir le succès des algorithmes d'alignement lorsque de vrais humains sont impliqués. L'alignement des systèmes d'IA avancés sur les valeurs humaines exige de lever de nombreuses incertitudes liées à la psychologie de la rationalité, aux émotions et aux biais humains. OpenAI prévoit de recruter des chercheurs en sciences sociales pour travailler à plein temps sur ce sujet.
Le premier groupe d'OpenAI Fellows a achevé son apprentissage de 6 mois.
OpenAI a découvert que le gradient noise scale, une métrique statistique simple.
OpenAI publie CoinRun, un environnement d'entraînement qui fournit une métrique pour mesurer la capacité d'un agent à transférer son expérience vers des situations nouvelles. CoinRun a déjà contribué à clarifier un puzzle de longue date en apprentissage par renforcement. L'environnement se situe à un niveau de complexité intermédiaire : plus simple que des jeux de plateforme traditionnels comme Sonic the Hedgehog, mais suffisamment exigeant pour constituer un défi de généralisation pour les algorithmes de pointe.
OpenAI publie Spinning Up in Deep RL, une ressource éducative conçue pour permettre à quiconque d'apprendre à devenir praticien du deep reinforcement learning. Elle comprend des exemples clairs de code RL, des exercices pédagogiques, de la documentation et des tutoriels.
OpenAI a mis au point un modèle à base d'énergie capable d'apprendre à identifier et générer des instances de concepts — comme near.
OpenAI propose une technique de sûreté de l'IA appelée iterated amplification.
OpenAI ouvre les candidatures pour la deuxième promotion de son programme OpenAI Scholars.
La première promotion d'OpenAI Scholars a achevé le programme. Les projets finaux de cette cohorte 2018 sont présentés par OpenAI.
OpenAI Five a perdu deux parties contre des joueurs de Dota 2 de haut niveau à The International à Vancouver cette semaine.
Hier, OpenAI Five a remporté un best-of-three face à une équipe de joueurs de Dota classés au 99.
OpenAI indique avoir entraîné une main robotique humanoïde à manipuler des objets physiques avec une dextérité inédite.
OpenAI a lancé la première promotion de son programme OpenAI Scholars.
Le match de benchmark OpenAI Five est terminé.
OpenAI présente Glow, un modèle génératif réversible qui utilise des convolutions 1x1 inversibles. Il étend les travaux antérieurs sur les modèles génératifs réversibles et simplifie l'architecture. Le modèle peut générer des images réalistes à haute résolution, prend en charge un échantillonnage efficace et découvre des caractéristiques permettant de manipuler les attributs des données. Le code du modèle et un outil de visualisation en ligne sont publiés.
OpenAI a entraîné un agent à atteindre un score élevé de 74 500 sur Montezuma's Revenge à partir d'une seule démonstration humaine.
Motif de la recommandation :L'article explique comment un agent atteint 74 500 points sur Montezuma's Revenge à partir d'une seule démonstration, avec un algorithme simple fondé sur PPO.
L'équipe de cinq réseaux neuronaux OpenAI Five a commencé à battre des équipes humaines amateurs sur Dota 2.
OpenAI a achevé la première édition du Retro Contest.
OpenAI a obtenu des résultats de pointe sur une série de tâches linguistiques variées avec un système évolutif et agnostique à la tâche.
OpenAI ouvre les candidatures pour la prochaine cohorte de son programme OpenAI Fellows.
OpenAI publie la version complète de Gym Retro, une plateforme de recherche en apprentissage par renforcement sur les jeux. Le nombre de jeux publics passe d'environ 70 jeux Atari et 30 jeux Sega à plus de 1000 jeux couvrant plusieurs émulateurs sous-jacents. OpenAI publie également l'outil utilisé pour ajouter de nouveaux jeux à la plateforme.
Motif de la recommandation :OpenAI ouvre une plateforme d'apprentissage par renforcement sur plus de 1000 jeux et publie l'outil d'ajout de jeux, ce qui permet de mesurer l'évolution de l'échelle des environnements disponibles.
OpenAI publie une analyse montrant que depuis 2012, la quantité de calcul utilisée dans les plus grands entraînements d'IA croît de façon exponentielle avec un temps de doublement de 3.
Motif de la recommandation :L'analyse quantifie la croissance exponentielle du calcul d'entraînement depuis 2012 et son rythme de doublement, un repère pour situer les capacités des futurs systèmes.
OpenAI propose une technique de sécurité de l'IA qui entraîne des agents à débattre entre eux sur un sujet, un humain jugeant qui gagne.
Motif de la recommandation :L'article expose une piste d'alignement où des agents débattent sous supervision humaine, utile pour situer les approches de sécurité de l'IA.
OpenAI lance le Retro Contest, un concours de transfert d'apprentissage qui mesure la capacité d'un algorithme de reinforcement learning à généraliser à partir d'expériences antérieures. Le concours évalue donc la généralisation, et non l'apprentissage sur une tâche unique.
OpenAI a organisé le 3 mars son premier hackathon réunissant 100 membres de la communauté de l'intelligence artificielle.
OpenAI a développé Reptile, un algorithme de méta-apprentissage scalable qui échantillonne répétitivement une tâche.
OpenAI lance OpenAI Scholars, un programme offrant 6 à 10 bourses et un mentorat à des personnes issues de groupes sous-représentés pour étudier le deep learning à plein temps pendant 3 mois et publier un projet en open source.
OpenAI met à disposition huit environnements de robotique simulée ainsi qu'une implémentation Baselines de Hindsight Experience Replay.
OpenAI organise le 3 mars un hackathon dans ses bureaux de San Francisco, dans le Mission District, avec des talks au programme. L'événement se déroule un samedi.
OpenAI accueille de nouveaux donateurs, comme l'annonce l'organisation. Le message.
OpenAI annonce avoir co-écrit un article qui anticipe la manière dont des acteurs malveillants pourraient détourner la technologie IA.
OpenAI a conçu une méthode qui encourage les IA à s'enseigner mutuellement à l'aide d'exemples compréhensibles pour les humains. L'approche sélectionne automatiquement les exemples les plus informatifs pour enseigner un concept, comme les meilleures images pour décrire la notion de chien. Les expériences menées montrent que cette méthode est efficace pour enseigner aussi bien aux IA qu'aux humains.
OpenAI a construit un système qui détermine automatiquement à quel objet renvoie un mot en faisant décider à un réseau de neurones si ce mot appartient à chacun d'environ 100 « types » découverts automatiquement, des catégories non exclusives.
OpenAI a mis au point un algorithme d'apprentissage par renforcement hiérarchique qui apprend des actions de haut niveau utiles pour résoudre une gamme de tâches.
OpenAI a mis au point des techniques de robotique permettant à des contrôleurs de robots.