DeepMind团队提出了一种全新的方法，通过多代智能体在不同环境中进行交互，成功实现了强化学习规则的自主发现。他们开发的DiscoRL系统在多个基准测试中展现出了惊人的实力。在经典的Atari游戏测试中，该系统训练出的Disco57规则以13.86的四分位数平均值（IQM）超越了目前主流的算法，如MuZero和Dreamer等。此外，DiscoRL在运算效率上也显著优于同类技术。 更值得一提的是 ...

谷歌 DeepMind 近日宣布与伦敦大学学院（UCL）合作，推出一套免费的“AI研究基础”（AI Research Foundations）课程，现已在 Google Skills 平台上线。 这套课程的核心目标是赋能学习者，使其掌握进行高影响力AI研究所需的技能。课程内容涵盖了 Transformer 深度解析，并手把手教你如何构建和微调 LLM 。 课程讲师阵容强大，包括 Gemini ...

DeepMind宣布与伦敦大学学院（UCL）合作，共同推出了一套免费的 “AI研究基础”（AI Research Foundations） 课程 这套课程现已在Google ...

在效率维度，DiscoRL展现出显著优势。最优版本仅需在每个Atari游戏进行约6亿步训练（相当于57个游戏3轮实验），即可发现高性能规则。相比之下，传统人工设计方法需要数十倍实验次数和人力投入。这种效率提升源于算法对计算资源的智能利用——随着参与训练的环境数量增加，系统在未知测试场景中的表现呈指数级增长。

人工智能（AI）的主要目标之一，是设计出能够像人类一样在复杂环境中自主预测、行动、最终实现目标的智能体（Agent）。智能体的训练离不开强化学习（RL），相关研究也已经持续了几十年，但让智能体自主开发高效的 RL 算法的目标始终难以实现。

招股书显示，纽曼思的藻油DHA产品的主要原材料由荷兰企业帝斯曼集团供应。根据弗若斯特沙利文，帝斯曼集团被视为中国藻油DHA市场的领导者，按产量及价值计算，于2023年制造中国藻油DHA市场超过40%的原材料及成品。另根据弗若斯特沙利文，在2023年，采用进口藻油DHA原材料的国内品牌占中国母婴藻油DHA产品零售销售总值的28.5%，纽曼思在2023年约占20.5%，按使用进口原材料制成的藻澳门小鱼 ...

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在硅谷顶尖的AI实验室里，研究员和高管每周工作80到100小时早已成为常态，许多人将这种状态比喻为战时状态。 据他所言，要提前计划AI研发几乎不可能，因为模型训练的结果往往充满未知： 这位曾在21世纪20年代初彻夜研究病毒传播轨迹的科学家，如今把同样的激情投入了AI模型演化的竞赛中。

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！AI已经开始为自己设计算法，而且发现了比顶尖人类专家更优的算法。这不是科幻，而是正在 ...

生成式人工智能的蓬勃发展正深刻改变着各行业格局，为技术创新、业务流程自动化以及客户交互体验开辟了全新路径。阿卡迈与IDC联合发布的最新研究报告显示，在受访企业中，高达79%认为生成式AI已对其业务产生颠覆性影响，或将在未来18个月内带来显著变革。其中，37%的企业已将生成式AI投入生产环境，61%的企业则处于技术测试或概念验证阶段。 随着生成式AI等新型AI技术的普及，边缘服务逐渐取代传统云服务成 ...

当技术迭代从“按月”变为“按周”，传统的工作节奏已被彻底抛在身后。如今，硅谷的顶尖研究员与高管们普遍以每周80至100小时的高强度投入，奔赴这场前所未有的技术竞赛。市场竞争与AI技术的爆发式迭代，正在不断压缩研发周期，也让整个行业被迫在极限状态中疾驰 ...

从1986年的反向传播，到Nature在 2015年发表了LeCun、Bengio、Hinton的综述《深度学习》，再到Bengio团队关于「表示学习」的综述，这些大牛们的论文成了后来论文写作中的标准理论与背景引用来源。