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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