University · Artificial Intelligence · Reinforcement Learning

RL for Real-World Applications: Robotics, Games, and Combinatorial Optimisation

4 Abschnitte

Sim-to-real transfer, domain randomisation, safe RL and constrained MDPs, landmark RL game-playing results (AlphaGo/Zero, OpenAI Five, AlphaStar), RL for combinatorial optimisation (TSP, chip placement), and RLHF in LLMs.

Inhaltsübersicht

  • RL in Robotics: Sim-to-Real Transfer and Domain Randomisation
  • Landmark RL Results in Games: AlphaGo, OpenAI Five, and AlphaStar
  • RL for Combinatorial Optimisation
  • RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback
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