Training Agents 4: From reward functions to environments.
Training Agents, Session 4: from reward functions to environments. In this live session, the reward stops being a function and becomes a place the agent acts in. In Session 3 the model answered once and a Python function scored it. Today the model runs a loop: open a file, run a…
- 01.Training Agents, Session 4: from reward functions to environments
- 02.In this live session, the reward stops being a function and becomes a place the agent acts in
- 03.In Session 3 the model answered once and a Python function scored it
Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.
Читать полную версию в первоисточникеСвязанные материалы
Все материалы →It's happening...
One of the most controversial companies in history just filed to go public. And yes, we're talking about Anthropic. The same company that says there's a greater than 10% chance AI kills all of humanity is also simultaneously one of the best built businesses of all time. And in…
Cohere: модель Qwen от Alibaba пыталась отправить файл в Пекин
Модель ИИ заявила, что не будет использовать никакие инструменты, но всё равно попыталась отправить что-то на сервер в Пекине. Исследователи считают, что это, скорее всего, особенность обучения, а не шпионаж, но произошедшее заставляет задаваться вопросом, насколько можно доверять бесплатным китайским ИИ.
OpenAI объявляет о трех крупных научных открытиях и новом способе работы с учеными
Менее чем через месяц после массового выпуска сотен рукописей, которые, по их словам, содержат решения давних математических вопросов, OpenAI вернулся с еще тремя «крупными» открытиями в области математики, информатики и физики. Что изменилось на этот раз, так это выбор…