Universe
Universe allows an AI agent to use a computer like a human does: by looking at screen pixels and operating a virtual keyboard and mouse. We must train AI systems on the full range of tasks we expect them to solve, and Universe lets us train a single agent on any task a human can complete with a computer. In April, we launched Gym, a toolkit for developing and comparing reinforcement learning (RL)
NVIDIA CEO、世界初のオールインワンAIスーパーコンピュータをOpenAIに提供 | NVIDIA
世界有数の非営利人工知能研究チームが、世界最速のAIシステムを必要としています。 そこで、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン（Jen-Hsun Huang）は先週、世界初のオールインワンAIスーパーコンピューター「NVIDIA DGX-1」をサンフランシスコのOpenAIに自ら届けました。 「世界初の人工知能専用スーパーコンピューターを、オープンな人工知能に特化する研究所に贈ることは極めて適切なことだと思ったのです」フアンは述べています。 OpenAIの研究者たちは、従来型サーバー250台分に相当する170テラフロップスの処理能力を備えた初の本番DGX-1を、人工知能の最も困難な問題への取り組みに充てる予定です。 OpenAIのチームは、驚くべき進歩が期待される分野の最先端で研究に取り組んでいます。例えば、デジタル・ライフを管理してくれる人工的な個人秘書や、誰もが利用できる自律走
Gym
Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems: import gym env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human") observation, info = env.reset(seed=42) for _ in range(1000): action = policy(observation) # User-defined policy function observation, reward, ter
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Blog
TechCrunch
OpenAI
