OpenAI Baselines 发布 ACKTR 与 A2C
OpenAI 发布了两个新的 OpenAI Baselines 实现：ACKTR 和 A2C。A2C 是 A3C 的同步确定性变体，性能与 A3C 相当。ACKTR 比 TRPO 和 A2C 更具样本效率，每次更新的计算开销仅略高于 A2C。
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OpenAI News精选AI 评分7777 OpenAI 的 Dota 2 bot 在 1v1 标准锦标赛规则下击败世界顶级职业选手
OpenAI 创建的 bot 在标准锦标赛规则的 Dota 2 1v1 比赛中击败世界顶级职业选手。该 bot 完全通过自我对弈从零学习，未使用模仿学习或树搜索。OpenAI 称这是朝向在涉及真实人类的复杂混乱情境中完成明确目标的 AI 系统迈出的一步。
推荐理由：该 bot 仅靠自我对弈从零学会 Dota 2，未使用模仿学习或树搜索，可作为复杂环境下目标导向 AI 系统的参考路径。
OpenAI News精选AI 评分6767 OpenAI 发布新强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布新强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与 SOTA 方法相当或更好，且实现和调参更简单。PPO 因易用性和良好性能已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：原文给出 PPO 与已有强化学习算法的性能对比和易用性说明，可帮助读者判断是否将其作为默认训练算法。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI：会学习的机器人
OpenAI 打造了一套完全在仿真中训练并部署到实体机器人上的机器人系统，只需看一次演示就能学会新任务。
推荐理由：该系统先在仿真中完成训练再部署到实体机器人，为具身智能的仿真到现实迁移提供了可参照的路径。
OpenAI NewsAI 评分5353 OpenAI 提出无监督情感神经元
OpenAI 开发了一个无监督系统，它仅以预测 Amazon 评论文本的下一个字符为训练目标，就学习到了优秀的情感表示。