没有标准答案又何妨，高大上的PlaNet来帮忙

Hey

很多人工智能技术通过明确的反馈机制来实现“学习”的概念。就像小学生的算术题，答对一道加一分，打错一道扣一分，在加加减减的过程中，计算机也清楚地了解了自己的优势劣势所在。

然而并不是所有问题都有一个标准答案供它参考。当面对没有明确“对与错”的指示时，人工智能该如何解决动态环境下的规划问题呢？

本期介绍的新技术，不仅解决了“稀疏反馈”的难题，还巨幅压缩了储存空间，无疑将推动该领域在未来的跳跃式发展。

主菜登场

最后，欢迎朋友们阅读该论文。在阅读的过程中，任何的闪光点也可能成为未来的 AI 领域的一片希望，敢想就成功一半了！

论文链接：

https://arxiv.org/abs/1811.04551

github：

https://github.com/google-research/planet

交互网页：

https://planetrl.github.io/