RLinf v0.3 fecha o ciclo de treino de robôs
RLinf v0.3 conecta coleta de dados, SFT, aprendizado por reforço, avaliação e implantação em robôs reais para embodied AI.
Notícias e análises sobre Aprendizado por reforço
3 artigos verificados sobre Aprendizado por reforço, produtos e movimentos do setor.
Oak Lab define meta de 20 watts para agentes que aprendem continuamente
Oak Lab define meta de 20 watts para agentes que aprendem continuamente. O texto resume os fatos verificados e o sinal que vai além de um anúncio isolado.
Sutton diz que IA generativa sozinha não faz ciência real
O pioneiro do aprendizado por reforço argumenta que modelos de próximo token não têm causalidade, experimento e experiência própria.