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JAXbounce基准发布

1 篇报道1 个报道来源1 天前更新

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AI 综述

Chaitanya Kaul等作者发布了JAXbounce连续控制主动推理基准,用于评估智能体在低维环境之外的主动推断能力。该基准以连续控制类Pong为环境,支持连续状态、随机动力学和可组合观测模型,并在JAX中完全可微、可并行。 基准将智能体置于3个难度递增的场景和8种噪声条件下评估,作者称其可作为连续控制主动推理研究的可复现实验基准。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

报道时间线

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10月21日
  1. arXiv · Machine Learning
    JAXbounce:面向低维环境之外主动推断的连续控制类 Pong 基准

    JAXbounce 是用于评估低维环境之外主动推断的连续控制类 Pong 基准,支持连续状态、随机动力学和可组合观测模型,并在 JAX 中完全可微、可并行。实验运行超过 10,000 次智能体模拟,在 3 个难度递增场景和 8 种噪声条件下比较多类智能体,最终将其作为可复现实验基准发布。

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610月22日 09:00
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