Atari 游戏得分提升两个数量级：Uber AI 的新强化学习算法 Go-Explore

2018年星际争霸AI挑战赛中科院自动化所夺得季军，三星与FB获冠亚军

动态 | 从零开始快速入门深度强化学习，OpenAI 发布学习资源 Spinning Up

大讲堂 | 深度强化学习在电商推荐中的应用

你需要新的好奇心方法克服强化学习中的「拓展症」

「超级 AI」的种子？复杂到人类难以评价的问题，可以教会一个 AI

好奇心驱动学习，让强化学习更简单

玩转「马里奥」的算法能搞定「口袋妖怪」吗？

DeepMind 开源TRFL，又一个强化学习复现、创新好帮手

论嵌入在 OpenAI 的 5v5 DOTA2 AI 中的妙用

多任务智能体的一大步：DeepMind 一次搞定 57 种 Atari 游戏的 PopArt

UC伯克利 NIPS 2018 Spotlight论文：依靠视觉想象力的多任务强化学习

探索新的强化学习算法遇到困难？不怕不怕，谷歌为你带来「多巴胺」

参会见闻系列：ACL 2018，在更具挑战的环境下理解数据表征及方法评价

DOTA 5v5 AI 的亮点不是如何「学」的，而是如何「教」的

有史以来最精彩的自问自答：OpenAI 转方块的机械手

克服稀疏奖励的束缚，让智能体在学习中成长

论强化学习的根本缺陷