Training Agents 4: From reward functions to environments.
Training Agents, Session 4: from reward functions to environments. In this live session, the reward stops being a function and becomes a place the agent acts in. In Session 3 the model answered once and a Python function scored it. Today the model runs a loop: open a file, run a…
- 01.Training Agents, Session 4: from reward functions to environments
- 02.In this live session, the reward stops being a function and becomes a place the agent acts in
- 03.In Session 3 the model answered once and a Python function scored it
Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.
Читать полную версию в первоисточникеСвязанные материалы
Все материалы →OpenAI представила четыре выдающихся научных результата, полученных с помощью собственной экспериментальной ИИ-модели...
OpenAI представила четыре выдающихся научных результата, полученных с помощью собственной экспериментальной ИИ-модели, которая до сих пор остаётся недоступной широкой публике. 1. Математика. Модели удалось доказать гипотезу Какеи во всех размерностях. Прежде математики…
OpenAI представила персонального помощника dots на основе ИИ
OpenAI представила нового персонального помощника dots, работающего в фоновом режиме.
OpenAI представила GPT-6.1 Terra, причём стоимость новой модели оказалась значительно ниже ожидаемой.
OpenAI представила GPT-6.1 Terra, причём стоимость новой модели оказалась значительно ниже ожидаемой. Стоимость использования через API: > $1 за миллион входных токенов. > $5 за миллион выходных токенов. > $0,05 за миллион кэшированных входных токенов. Таким образом, GPT-6.1…