智能体如何选择动作来实现其目标，这方面的研究已经取得了快速的进展，这在很大程度上归功于强化学习（RL）的使用。用于强化学习的无模型方法通过试错来学习预测成功的动作，这类方法使得 DeepMind 的 DQN 算法能够玩雅达利游戏，AlphaStar 在星际争霸 II 中击败世界冠军，但其需要大量的环境交互，由此限制了它们在真实世界场景中的应用。
去年，谷歌、DeepMind联手推出基于模型的强化学习智能体PlaNet，能解决各种基于图像的控制任务，性能可媲美当时最先进的无模型智能体，并且在数据效率上提升50倍，为强化学习带来了新的突破。
DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning
因为使用了自由能理论，dreamer系列是自由能理论的一个实现及大量的工程迭代优化，请看分析：
本篇分享论文X-Dreamer: Creating High-quality 3D Content by Bridging the Domain Gap Between Text-to-2D and Text-to-3D Generation，通过弥合 Text-to-2D 和 Text-to-3D 生成领域之间的差距来创建高质量的 3D 资产。
选自arXiv 机器之心编译 编辑：小舟、蛋酱 世界模型在实体机器人上能发挥多大的作用？ 教机器人解决现实世界中的复杂任务，一直是机器人研究的基础问题。深度强化学习提供了一种流行的机器人学习方法，让机器人能够通过反复试验改善其行为。然而，当前的算法需要与环境进行过多的交互才能学习成功，这使得它们不适用于某些现实世界的任务。 为现实世界学习准确的世界模型是一个巨大的开放性挑战。在最近的一项研究中，UC 伯克利的研究者利用 Dreamer 世界模型的最新进展，在最直接和最基本的问题设置中训练了各种机器人：无
大数据文摘转载自HyperAI超神经 北京时间 1 月 12 日，DeepMind 官方推特发文，正式官宣 DreamerV3，这是首个能在游戏「我的世界」(Minecraft) 中不参考人类数据，就能从头开始收集钻石的通用算法，解决了 AI 领域中的又一重要挑战。 DeepMind 在推特官宣 DreamerV3 强化学习扩展成问题，发展还需通用算法 强化学习使得计算机可以通过互动解决某一任务，如 AlphaGo 在围棋比赛中战胜人类，OpenAI Five 在 Dota 2 中战胜业余人类玩家。
内容一览：强化学习是多学科领域的交叉产物，其本质是实现自动决策且可做连续决策。本文将介绍 DeepMind 最新研发成果：扩大强化学习应用范围的通用算法 DreamerV3。
世界模型仅用 1 小时训练一个四足机器人从头开始翻滚、站立和行走，无需重置。10 分钟内适应扰动或快速翻身站立
QQ的代码(http://is.qq.com/webpresence/code.shtml) -------------- <a target=blank href=tencent://message
https://github.com/NM512/dreamerv3-torch/issues/18
你想过用代码来写音乐吗？这里给大家介绍一个国人写的库 musicpy，让你用简洁的语法通过乐理逻辑写出优美的音乐。
软件开发中经常有开发环境、测试环境、生产环境，而且一般这些环境配置会各不相同，手动改配置麻烦且容易出错，如何管理不同环境的配置参数呢？spring-boot + maven可以解决不同环境独立配置不同参数的问题。
提交记录：https://github.com/NM512/dreamerv3-torch/issues/18
DeepMind-代码：元学习认知模型 Meta-Learned Models of Cognition
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如果不想每次都输入完整的 Git 命令，可以通过 git config 文件来轻松地为每一个命令设置一个别名
Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems
https://code.visualstudio.com/remote/advancedcontainers/develop-remote-host
最近在洗敏感数据id，用类似snowflake算法加入分表基因生成新的ID，返回给前端，前端整数显示不正常。
Online Judge System 即 在线评测系统（以下简称OJ），用户可以在线的提交程序源代码，OJ会对这些源代码进行编译和运行，并且通过每道题目预先设计的数据和时空限制等标准来检验用户程序的正确性。
这篇综述文章，A Survey on Contextual Embeddings[1]提供了有关学习上下文嵌入的方法简要概述，论文中还回顾了其在迁移学习，模型压缩方法和模型分析中的应用。
近些年，3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。这主要是因为 3D 城市生成更难，人类对于其中的结构失真更敏感。近日，来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 CityDreamer，专注于生成无边界的 3D 城市，让我们先看一下效果。
Git 并不会在你输入部分命令时自动推断出你想要的命令。如果不想每次都输入完整的 Git 命令，可以通过 git config 文件来轻松地为每一个命令设置一个别名。这里有一些例子你可以试试：
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在我们结束本章 Git 基础之前，正好有一个小技巧可以使你的 Git 体验更简单、容易、熟悉：别名。 我们不会在之后的章节中引用到或假定你使用过它们，但是你大概应该知道如何使用它们。
选自arXiv 作者：Wenzhe Li等 机器之心编译 编辑：rome rome 受监督学习的启发，人们对把 Transformer 用于强化学习产生了浓厚的兴趣。 强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。为了解决这个问题，一种有效的机制是在 DRL 框架中引入归纳偏置。 在深度强化学习中，函数逼近器是非常重要的。然而，与监督学习（SL）中的架构设计相比，DRL 中的架构设计问题仍然很少被研究。
An API which mocks llama.cpp to enable support for Code Llama with the Continue Visual Studio Code extension.
参考内容：https://www.cnblogs.com/Dreamer-qiao/p/7390469.html
配置文件2：RabbitConstants（主要用于用户名、密码等值从配置文件获取，也可以用@Value方式）
22-33换装版GitHub项目地址：https://github.com/xb2016/poster-girl-l2d-2233
作者：Zhaoxi Chen, Guangcong Wang, Ziwei Liu
他表示，仅给出5个演示，MoDem就能在100K交互步骤中解决具有稀疏奖励和高维动作空间的具有挑战性的视觉运动控制任务，大大优于现有的最先进方法。
【导读】从视觉观察中学习是强化学习（RL）中的一个基本但具有挑战性的问题。尽管算法与卷积神经网络相结合已被证明是成功的秘诀，但当前的方法仍在两个方面缺乏：
本博客只记录工作中的一次oracle sql调优记录，因为数据量过多导致的查询缓慢，一方面是因为业务太过繁杂，关联了太多表。面对复杂的业务场景，确实有些情况是需要关联很多表的。当然有些情况是可以将业务实现放在Java代码里，有些情况可以不要关联很多表。
Memory Maze is a 3D domain of randomized mazes designed for evaluating the long-term memory abilities of RL agents. Memory Maze isolates long-term memory from confounding challenges, such as exploration, and requires remembering several pieces of information: the positions of objects, the wall layout, and keeping track of agent’s own position.
本博客只记录工作中的一次oracle sql调优记录，因为数据量过多导致的查询缓慢，一方面是因为业务太过繁杂，关联了太多表。面对复杂的业务场景，确实有些情况是需要关联很多表的。当然有些情况是可以将业务实现放在Java代码里，有些情况可以不要关联很多表。不过因为本人不做DBA工作，是做开发的，所以本博客只能参考，不能当做规范
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值（pixel-based）的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效？传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
抽象 https://arxiv.org/pdf/2307.04526.pdf
作者 | Michael Laskin、Kimin Lee、Adam Stooke、Lerrel Pinto、Pieter Abbeel、
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
1976 年，Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机，这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。
EfficientZero的性能接近 DQN（Deep Q-Learning）在 2 亿帧时的性能，但消耗的数据却减少 500 倍。
1.FACET: Fairness in Computer Vision Evaluation Benchmark
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