deepmind算法

2014 年，DeepMind 被谷歌收购。2016年，其开发的 AlphaGo 击败围棋冠军李世石，震惊 AI 界；2023 年，DeepMind 和 Google Brain 合并为 Google DeepMind，并且正在开发一个新的名为 Gemini 的算法，据称这个算法将超越 ChatGPT。本文来自编译，希

据外媒报道，Alphabet旗下的AI研究实验室Google DeepMind的研究人员发布了一个新的AI系统，可以提高计算的效率和可持续性。DeepMind说，发表在科学杂志《自然》上的这项最新突破专注于发现更快的计算机算法。计算机算法是软件开发的基础，每天被企业使用数万亿次。文章评价匿名用户发布发布

来源：机器之心过去三年，DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 一直在进行一个神秘的项目：用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体，如今它已宣告成功。DeepMind 研究科学家 David Pfau 在论文发表后感叹道：「为了分享这个时刻我已经等了很久，这是第一次在核聚变研究设备上进行深度强化学习的演示

译者：AI研习社（ 季一帆 ） 双语原文链接： MuZero Intuition 为庆祝Muzero论文在 Nature 上的发表，我特意写了这篇文章对MuZero 算法 进行详细介绍，希望本人能让你对该算法

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：对于智能体来说，从零开始，通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。日前，DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），教智能体从零开始学会控制，他们试图通过这种学习范式来

雷锋网按：在围棋和Atari游戏、图像识别与语言翻译等领域，神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的一点是，神经网络在这些特定应用中的成功往往取决于研究开始时做出的一系列选择，包括：使用何种类型的网络、用于训练的数据和方法等。目前，这些选择（又称为超参数）是通过经验，随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。如何选择参数

对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。 2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippocampus as a predictive map》的论文。这篇论文中，Deepmind通过对主管人类长期

编者按：本文来自微信公众号 “新智元”（ID：AI_era） ，作者李静怡、刘小芹 。 眼下，人工智能研发的一个大方向是用AI系统来自动化开发AI系统。虽然这一目标尚未实现，但目前的进展让已足够令人人震惊。本文介绍了最新的一些进展，包括伯克利让算法自我优化、