太阳城·(中国)官方网站DeepMind新国际象棋AI系统AZdb吊打旧系统AlphaZero开发了一个集成系统AZdb（AlphaZero Db），将多个AlphaZero代理组合成一个“联盟”，以增强AI国际象棋能力并提高泛化能力。
站长之家（8月25日 消息:谷歌DeepMind开发了一个集成系统AZdb，将多个AlphaZero AI系统组合成一个“联盟”，以增强AI国际象棋能力并提高泛化能力。
DeepMind使用“行为多样性”和“响应多样性”技术，AZdb 的AI系统被训练以不同的方式下棋。根据Google Deepmind 的说法，行为多样性最大化了AI系统之间平均棋子位置的差异，而响应多样性则使AI系统面临针对不同对手的游戏。在实践中，这也意味着 AZdb 的AI系统将看到更多不同的位置，扩大分布数据的范围，这应该允许系统更好地泛化到看不见的位置。
研究人员让AZdb与旧版AlphaZero下棋，结果显示AlphaZero Db的ELO评分提高了50分，在解决困难的国际象棋谜题时成功解题数是AlphaZero的两倍。
AlphaZero Db展现了更高的国际象棋水平和泛化能力，这是深度强化学习在游戏领域应用的一个重要进展。多样性的集成为AI的发展提供了新的思路。
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GoogleDeepMind与33家其他研究机构合作推出了一个令人瞩目的新项目，旨在解决机器人领域的一个重大挑战:为每个机器人、任务和环境训练机器学习模型所需的巨大工作量。这个项目的目标是创建一个通用型AI系统，能够与不同类型的物理机器人协同工作，并执行多种任务。机器人领域的未来在于使机器人能够相互学习，让研究人员互相学习。
扩散模型彻底改变了各种数据类型的生成建模。在实际应用中，例如从文本描述生成美观的图像，通常需要微调。DRaFT方法的效率、通用性和有效性，使其成为这个领域研究者和从业者的有价值工具。
大型语言模型在推理任务上表现出令人惊艳的能力，特别是在给出一些样例和中间步骤时。prompt方法往往依赖于LLM中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM就会给出错误的回答。对于GPT3.5来说，这种改进并不显著，因为在处理文本输入时，它经常产生除规则幻觉以外的错误。
扩散模型已经革新了各类数据的生成建模。但是在实际应用中，如根据文本描述生成美观图像，仍需要微调模型。其效率、通用性和有效性使其成为机器学习和生成建模领域研究者和从业者的有价值工具。
大型语言模型因其模仿人类特性引起了广泛关注。这些模型能够回答问题、生成内容、总结长文本段落等等。PB不需要更新参数来进行自我参照的自我改进，这表明未来更广泛、更有能力的LLMs可能会从这一策略中受益。
谷歌DeepMind的研究人员与加州大学伯克利分校、麻省理工学院和阿尔伯塔大学合作开发了一个名为UniSim的机器学习模型，可以为训练各种人工智能系统创建真实的模拟。研究人员表示，下一个生成模型的重要里程碑是模拟人类、机器人和其他互动实体采取行动时的逼真体验UniSim正是他们希望实现这一目标的工具。尽管UniSim的培训成本相对较高，但研究人员希望它能够引发广泛的兴趣，以改善机器智能。
卡内基梅隆大学和GoogleDeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法，称为AlignProp。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型，解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。未来的研究方向未来，研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型，以增强其与人类反馈的一致性。
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