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如果说有一类游戏贯穿AI发展的始终，围绕其诞生的Thinking Game至今仍影响着最前沿AI技术的发展，那么答案很显然： 棋类游戏。
自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
强化学习中的核心概念是智能体（Agent）和环境（Environment）之间的交互。智能体通过观察环境的状态，选择动作来改变环境，环境根据动作反馈出奖励和新的状态。
在奖励中减去平均奖励
机器人控制和自动驾驶的离线数据损坏问题有解了！ 中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 提出了一种变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性。
现实世界中的强化学习在应用过程中也面临着巨大的挑战，尤其是如何保证系统的安全性。为了解决这一问题，安全强化学习（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）应运而生，成为当前学术界和工业界关注的焦点。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
香港中文大学等机构的研究团队通过深度强化学习（DQN）开发了一种3D打印路径规划器，有效提升了打印效率和精度，为智能制造开辟了新途径。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。