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Herramientas формирование наград de alto rendimiento

Accede a soluciones формирование наград que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

формирование наград

  • Text-to-Reward

    Text-to-Reward aprende modelos de recompensa generales a partir de instrucciones en lenguaje natural para guiar eficazmente a los agentes de RL.
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    ¿Qué es Text-to-Reward?
    Text-to-Reward proporciona una pipeline para entrenar modelos de recompensa que convierten descripciones de tareas basadas en texto o retroalimentación en valores escalares de recompensa para agentes de RL. Aprovechando arquitecturas basadas en Transformer y ajuste fino en datos de preferencias humanas, el framework aprende automáticamente a interpretar instrucciones en lenguaje natural como señales de recompensa. Los usuarios pueden definir tareas arbitrarias mediante indicaciones textuales, entrenar el modelo, y luego integrar la función de recompensa aprendida en cualquier algoritmo RL. Este enfoque elimina el diseño manual de recompensas, aumenta la eficiencia de las muestras y permite a los agentes seguir instrucciones complejas de múltiples pasos en entornos simulados o reales.
    Características principales de Text-to-Reward
    • Modelado de recompensa condicionado por lenguaje natural
    • Arquitectura Transformer
    • Entrenamiento en datos de preferencia humana
    • Integración sencilla con OpenAI Gym
    • Función de recompensa exportable para cualquier algoritmo RL
    Pros y Contras de Text-to-Reward

    Desventajas

    Ventajas

    Automatiza la generación de funciones de recompensa densas sin necesidad de conocimiento del dominio o datos
    Utiliza modelos de lenguaje grandes para interpretar objetivos en lenguaje natural
    Soporta el refinamiento iterativo con retroalimentación humana
    Alcanza un rendimiento comparable o mejor que las recompensas diseñadas por expertos en benchmarks
    Permite el despliegue en el mundo real de políticas entrenadas en simulación
    Generación de código de recompensa interpretable y de forma libre

  • MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw

    Un marco de trabajo de código abierto para aprendizaje por refuerzo multiagente que permite control de agentes a nivel bruto y coordinación en StarCraft II a través de PySC2.
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    ¿Qué es MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar, entrenar y evaluar múltiples agentes de IA en StarCraft II. Expone controles a bajo nivel para movimiento de unidades, objetivos y habilidades, permitiendo además una configuración flexible de recompensas y escenarios. Los usuarios pueden integrar fácilmente arquitecturas neuronales personalizadas, definir estrategias de coordinación en equipo y grabar métricas. Basado en PySC2, soporta entrenamiento paralelo, creación de puntos de control y visualización, siendo ideal para avanzar en la investigación en aprendizaje por refuerzo con múltiples agentes tanto cooperativos como adversarios.
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