RLinf v0.3 cierra el ciclo de entrenamiento robótico
RLinf v0.3 conecta recopilación de datos, SFT, aprendizaje por refuerzo, evaluación y despliegue en robots reales para embodied AI.
Noticias y análisis de Aprendizaje por refuerzo
3 artículos verificados sobre Aprendizaje por refuerzo, productos y movimientos del sector.
Oak Lab plantea una meta de 20 vatios para agentes de aprendizaje continuo
Oak Lab plantea una meta de 20 vatios para agentes de aprendizaje continuo. El artículo resume los hechos verificados y la señal que va más allá de un anuncio aislado.
Sutton: la IA generativa sola no hace ciencia real
El pionero del aprendizaje por refuerzo sostiene que los modelos de próximo token carecen de causalidad, experimentación y experiencia propia.