Kinetix:通过开放式物理控制任务调查通用智能体的训练

原文中文,约2200字,阅读约需6分钟。发表于:

本研究针对在序列决策问题中实现智能体的通用化能力这一挑战,提出了一种新方法。通过程序生成数千万个基于物理的2D任务,并利用硬件加速的物理引擎Jax2D进行训练,提出了Kinetix框架,展现出训练的智能体具有强大的物理推理能力,能在未见的环境中零-shot解决问题,且在特定任务上的微调性能明显优于原始强化学习训练。该研究为在线强化学习的大规模预训练奠定了可行性基础。

本研究提出Kinetix框架,通过生成数千万个2D任务并利用Jax2D进行训练,展示了智能体在未见环境中的强大物理推理能力,且在特定任务微调上优于传统强化学习,为在线强化学习的预训练奠定基础。

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