电销卡安装张掖

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此外，主办方还制定了种种严苛的规则：包括禁止参赛者编写规则、游戏环境甚至将背包信息与动作空间加密、且不允许使用预训练模型，只允许与环境最多交互八百万次，每个参赛队伍只能使用6核CPU与半张NVIDIA K80显卡训练4天——这个配置几乎对于所有高校实验室与个人研究者都可以负担的。这次比赛的目的在于促进样本高效 戏AI算法的发展。目前流行的强化学习算法一般需要多达成百上千万次的试错来寻找最优流程，耗费大量的时间和计算资源。而纯靠人类数据的模仿学习算法虽然更快，但性能上往往不尽如人意。绝悟AI创新性地提出了一种样本高效的基于分层强化学习的解决方案。数据表明，腾讯AI Lab推出的上层控制器的预测准确率可以达到99.95%，也就是说，AI从人类数据中学到了一套几乎不出错的宏观策略，每时每刻都清晰地知道自己下一步的正确动向。在状态空间表征上，Minecraft游戏遇到的最大挑战在于如何理解复杂的开放地图。首先被选中的是近年来热门的表示学习方法 )。但研究人员很快发现，已有方法只适用于2D场景，在MineCraft游戏环境里效果很差。于是腾讯AI Lab设计了一种“基于动作感知”的新颖算法，用来捕捉每个动作对环境产生的影响，形成注意力机制。实验表明，该算法可以显著提升智能体获得资源的能力与效率。随着游戏推进，智能体与人类的策略出现了很大的分歧。此时，人类数据已经很难用于指导AI。绝悟AI使用了自模仿学习 的思想，