«`html
Недавние достижения в использовании больших моделей обработки изображений и языка значительно повлияли на обучение с подкреплением (RL) и робототехнику.
Применение в науке и инженерии
Модели обработки языка (LLM) помогают в разработке агентов для задач программирования и научных исследований, а также в робототехнике для написания кода и автоматизации высокоуровневых задач.
Инновационная архитектура агента
DeepMind предлагает инновационную архитектуру агента, автоматизирующую ключевые аспекты экспериментального цикла RL, включая мониторинг и анализ прогресса, предложение новых задач, декомпозицию задач и выбор подходящих навыков для выполнения.
Прототип системы
Исследователи разработали прототип системы, используя стандартную модель Gemini без дополнительной настройки. Этот подход позволяет автоматизировать предложение, декомпозицию и выполнение задач в симулированной робототехнической среде.
Оценка подхода
Исследователи протестировали свой подход на задаче симулированного манипулирования робота, демонстрируя способность системы к прогрессивному обучению и декомпозиции задач.
Практическое применение
Этот подход представляет собой значительный шаг к более автономным и эффективным системам обучения с подкреплением в робототехнике.
Внедрение ИИ в бизнес
Используйте этот подход для автоматизации задач и повышения эффективности бизнес-процессов. Начните с небольших проектов и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
«`
