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open ai开源 open ai的发展

OpenAI Blog: OpenAI Baselines: DQN

Github: openai/baselines

想做自己的无人车，机器人，阿法驴项目的同学要开心了，这下大把的时间省下来了。

最近在分析代码，感觉开源的代码不是很好懂，太零碎

非常正常的一个算法总结性项目，对科研和使用有一定帮助。

强化学习可以说一定程度上，尤其是model-free的算法是可以与场景脱离解耦合的（当然根据特定场景domain knowledge去优化往往会有很好的效果提升）。这样算法和学习环境就可以分开实现，所以openai有baseline和gym

所以分离开baseline来可以让人快速地根据自己环境套算法，而且不仅是openai，还有其他baseline实现得更好，更好的甚至是具体算法在gym中都跑出好分数并且将其用表格列出来，openai deepmind 等等都根据从论文中学习或创造自己的DRL算法并加以实现而成baseline，且自己的理解且自认为有用的trick，如下面这个。

araffin/rl-baselines-zoo

甚至还有做成分布式的rllib，

但是其实际作用只是能快速套算法模型（这也是叫baseline的原因），并不意味着效果就一定好，事实上一篇综述Deep Reinforcement Learning that Matters

Deep Reinforcement Learning that Matters

也反映同样的算法同样的环境不同的baseline也有不一样的实现效果，而且baseline 的代码也写得不清晰易懂（还有更多写的更清晰易懂简单基础的，github上很多），所以实际往这方向研究使用的话，推荐先使用不同baseline及算法换几个随机种子跑跑，看具体哪个算法表现好（ppo，ddpg？）然后再自己实现，同时改网络结构，调超参数，加trick.这样或许才是最好的解决方案，当然，运气好的话用baseline跑就已经很不错了，那直接用直接在上面调也不是不行。

OpenAI推出的Gym环境已经成为标配了，这得利于它的简洁性。这次的baseline也非常好，但说实话，我觉得这次的代码对于初学RL的人来说不是那么得容易懂了。。。所以我们自己开发了两套RL代码库，一套面向科研人员，一套面向产品开发人员，所有代码都用统一的模版编写，简洁易懂，我们也会接着把更多的算法例子放进去。

深度强化学习实现全家桶

另外，推荐初学者看看莫烦的强化学习视频。

感谢帝国理工、普林斯顿、北京大学同学的贡献。

RLzoo for Simple Usagetensorlayer/tensorlayerRL tutorial for Professional Usage

写得太拉了

spinning up写的是真的不错，但算法太少了

baselines写得真是全方位的不行

建议任何阶段的RL学习人员都不要参考baselines的代码结构和实现方式，可能trick值得参考一下下

今天想基于baselines改几个算法，发现实现的宛如一坨，这就是github star近万项目的实力吗？i了i了

估计大多数人都是听说有个baselines很厉害诶-> star一记 -> 代码好多哦不看了

希望有空的朋友们unstar一下这个项目：）

openai时间序列 openai 大模型

openai官网,openai chatgpt,openai services are not available,openai为什么在中国用不了

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs. It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities of GPT-2 and 3. We found CLIP matches the performance of the original ResNet50 on ImageNet “zero-shot” without using any of the original 1.28M labeled examples, overcoming several major challenges in computer vision.

CLIP: Connecting Text and Images

当然，OpenAI还送了另外一份大礼，那就是从文本生成图像的DALL-E：

如何评价openai的新工作DALL・E?

大家好哇，新同学都叫我张北海，老同学都叫我老胡，其实是一个人，只是我特别喜欢章北海这个《三体》中的人物，张是错别字。

上个月安利了一波：机器学习自动补全代(hán)码(shù)神器，然后就被打脸了，Github 宣布 copilot 要开始收费了。

Github 和 OpenAI 一样，遇到微软之后就慢慢丧失灵魂了。

Copilot 是微软、OpenAI、GitHub 三家联合打造的 AI 编程辅助工具，可以在 VS Code 编辑器中自动完成代码片段。相比于市面上一些编程辅助工具，Copilot 的上下文理解能力要强大得多。无论是在文档字符串、注释、函数名还是代码主体中，Copilot 都能根据编程者已写出的上下文生成匹配的代码。

话说 OpenAI 由马斯克和PayPal创始人彼得・蒂尔等硅谷科技大亨与2015年创立，后来马斯克退出了，原因是不满 OpenAI 的发展战略（马斯克离开后，OpenAI 从一个非营利实验室变为营利性组织）。

OpenAI采取了按量付费的方式，每个用户账户初始有18刀免费额度

OpenAI 最成功的产品是自然语言处理模型 GPT-3 ，只要为它提供一小段文字，它就能根据自己的理解来编写余下的内容，小说、新闻，甚至代码都不在话下。

我玩了一下，感觉还蛮好玩的，比如在Playground的文本框输入：