Résumé
Jàngat buy dooleel bu dëddu (IRL) dafay soppi RL buñ miin: ludul ñu jox ko neexal ba noppi wut politik, dafay xool doxalinu eksper bi ba noppi di génne fonction neexal bu nëbbu bi koy leeral. Loolu dafa am solo ndax neexal biñ delloo dafay gëna jëm ci jafe-jafe yu bees, moo gën jëf yuñ kopie ci saasi.
Njàngalem dooleel bu dëddu, jumtukaay la buy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi.
Plongeur bu xóot
Jàng-jàngat buy jàppale nit ñi dafay laaj: ban mébet la eksper bi wara topp ngir mëna doxalee ni ñu ko doxalee? Suñu joxee ay firnde, IRL dafay delloosi ab fonction recompense ci muy nuru lu baax (wala lu jege-gën), ba noppi jëfandikoo RL standard ngir génne ab politik. Motivation bi mooy generalisation - ab neexal buñu jàng mooy jàpp li waral ci ginaaw jeffin, suko defee agent bi mën jëfandikoo xel mu dal ci réew yi demonstration yi musul muur, wuute ak cloning behavioral biy toppandoo jëf. Jafe-jafe bi amul benn werante: fonction yu bari yuy neexal dañuy leeral benn jeffin, ba ci yu amul benn njariñ. Xeetu jëfandikoo bu am solo bi mooy saafara jafe-jafe yii, lu ci melni pexe yu gëna mag yu taamu neexal yi gëna leer ci eksper bi, ak IRL entropi bu gëna mag, biy tànn distribution neexal bi gëna néew lu méngoo ak done yi.
Gis-gis xarala
Jafe-jafe bi gëna mag mooy ñàkka leer: neexal bu amul benn njariñ dafay tax bépp politik gëna baax, kon neexal yu bari yu amul àpp ñooy leeral bépp wane. Entropie bu gëna mag IRL dafay saafara jafe-jafe yi ci modele wane yu bawoo ci distribution fu probabilite trajectoire di màgg exponentiellement ak neexal bu mat sëkk. Loolu dafay jur benn mébet bu amul fenn, bu leer te mën na jëflante ak kàngam yu bari xumbaay, ndax trajectoire suboptimal yi dañuy am probabilite bu gëna ndaw waaye du nul, moo gën ñu leen di dàq.
Jàngale lu am doole ci jàng
Jàngat buy dooleel bu dëddu (IRL) dafay soppi RL buñ miin: ludul ñu jox ko neexal ba noppi wut politik, dafay xool doxalinu eksper bi ba noppi di génne fonction neexal bu nëbbu bi koy leeral. Loolu dafa am solo ndax neexal biñ delloo dafay gëna jëm ci jafe-jafe yu bees, moo gën jëf yuñ kopie ci saasi. Njàngalem dooleel bu dëddu, jumtukaay la buy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Inverse Reinforcement Learning ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Jàngat buy Dëgëral ci Njàngale, dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Oto yuy demal seen bopp di jël tànneefi dawal (nooy, marse kaaraange) ci dawalkat nit
Robot yi dañuy jàng mébetu liggéey ci ni nit ñi di wane ngir yamale ci jëmmal yu bees
Modeling doxantukat yi wala baayima yi ci delloosi mébet yi ci ginaaw trajectoire yiñ seetlu
Neexal inference ngir IA alignment, jàng valëri doomi aadama ci tanneef yuñ wane
Modèlu jëfandikoo
Njàngale mu am doole ci jëf
Oto yuy demal seen bopp di jël tànneefi dawal (nooy, marse kaaraange) ci dawalkat nit ñi.
Vehicules autonomes yiy jël tànneefi dawal (nooy, marge de sécurité) ci dawalkat nit ñi Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
Njàngale mu am doole ci jëf
Robot yi dañuy jàng mébetu liggéey ci nit ñi ngir mëna dem ba ci jëmmal yu bees.
Robot yi jàng liggéey mébetu nit ñi ngir generalise ci layouts yu bees Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee thresholds kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Njàngale mu am doole ci jëf
Modeling doxantukat yi wala baayima yi ci delloosi mébet yi ci ginaaw trajectoire yiñ seetlu.
Modeling pedestrian wala mouvement animal ci defaraat mébet yi ci ginaaw trajectoire yi ñu xool. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
Njàngale mu am doole ci jëf
Neexal inference ngir IA, jàng valeur yu nit ci tànneef yuñ wane.
Neexal inference ngir IA alignment, jàng valeur nit ci tanneef yu ñu wane. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoon wi nit ñi di yokk ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.