Команда инженеров Tinkoff Research, занимающихся исследованием искусственного интеллекта (ИИ), достигла прорыва в области обучения искусственного интеллекта. Их новый алгоритм, названный SAC-RND, значительно превосходит существующие методы как по скорости обучения на 20%, так и по качеству на 10%.
Этот новый метод обучения ИИ имеет широкий потенциал применения в различных сферах, таких как повышение безопасности автономных автомобилей, оптимизация логистики, ускорение доставки и складской работы, снижение выбросов вредных веществ и улучшение энергетических процессов. Он также открывает новые возможности для создания универсальных роботов, способных решать любые задачи.
Международное научное сообщество было в восторге от этих достижений, которые были представлены на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML), где также были представлены передовые разработки компаний, таких как Google DeepMind, Amazon и Sony.
Ранее считалось невозможным эффективно обучать роботов с использованием случайных нейросетей в офлайн-режиме. Однако команда Tinkoff Research опровергла это предположение и разработала самый эффективный метод среди аналогов.
Ученые из Tinkoff Research активно исследуют несколько перспективных областей ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL) и рекомендательные системы (RecSys). Их научные работы получают признание от ученых из университетов Беркли и Стэнфорд, а также от исследовательского проекта Google DeepMind.
Рекомендуемые комментарии
Комментариев нет
Присоединяйтесь к обсуждению
Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.