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VísirBarry se derrumbó en el entrenamiento de la última temporada, pero ahora está por detrás de Haaland
Thierno Barry marcó la victoria de Everton contra Newcastle, elevando al equipo al séptimo puesto de la liga. El jugador está en su mejor forma desde su llegada a Everton, aunque Haaland ha marcado más goles que él en la temporada. Barry expresó satisfacción por su contribución al equipo.
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7 resultados para «Ben Barry»
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OpenAI NewsOpenAI presenta Image GPT, un modelo que genera imágenes coherentes a partir de secuencias de píxeles
OpenAI publicó el 17 de junio de 2020 su trabajo Image GPT (iGPT), en el que aplica la misma arquitectura transformer de GPT-2 al lenguaje para generar imágenes a partir de secuencias de píxeles. El modelo, entrenado sin etiquetas humanas, produce muestras coherentes y alcanza resultados competitivos en clasificación de imágenes, superando a métodos no supervisados previos en CIFAR-10, CIFAR-100 y STL-10. Los autores señalan limitaciones de cómputo y resolución, y advierten sobre sesgos en los datos de entrenamiento.
OpenAI entrena una mano robótica para resolver el cubo de Rubik
OpenAI entrenó un par de redes neuronales para resolver el cubo de Rubik con una mano robótica similar a la humana, usando aprendizaje por refuerzo y una técnica llamada Aleatorización Automática de Dominio (ADR). El sistema, entrenado íntegramente en simulación, logra resolver el cubo el 60% de las veces y solo el 20% en desórdenes de máxima dificultad. El avance muestra que el aprendizaje por refuerzo puede resolver problemas del mundo físico que requieren gran destreza.
- Ilge Akkaya
- Marcin Andrychowicz
- Maciek Chociej
- Mateusz Litwin
- Bob McGrew
- Arthur Petron
- Alex Paino
- Matthias Plappert
- Glenn Powell
- Raphael Ribas
- Jonas Schneider
- Nikolas Tezak
- Jerry Tworek
- Peter Welinder
- Lilian Weng
- Qiming Yuan
- Wojciech Zaremba
- Lei Zhang
- Eric Haines
- Peter Jordan
- Yvette Solis
- Brooke Chan
- Ashley Pilipiszyn
- Justin Jay Wang
- Ben Barry
Por qué el desarrollo responsable de la IA requiere cooperación en materia de seguridad
OpenAI publicó un documento de investigación de políticas que identifica cuatro estrategias para fomentar la cooperación industrial en normas de seguridad de la IA: comunicar riesgos y beneficios, colaboración técnica, mayor transparencia e incentivar estándares. El texto advierte que las presiones competitivas pueden generar un problema de acción colectiva que lleve a las empresas a invertir insuficientemente en seguridad. Propone factores como alta confianza, beneficio compartido, baja exposición, baja ventaja y perjuicio compartido para favorecer la cooperación.
OpenAI presenta GPT-2 y decide no publicar el modelo completo por riesgos de uso malicioso
OpenAI anunció GPT-2, un modelo de lenguaje de 1.500 millones de parámetros entrenado para predecir la siguiente palabra en 40 GB de texto de Internet, con capacidades de generación de texto, traducción y resumen sin entrenamiento específico. Por temor a usos maliciosos como desinformación y suplantación, la empresa no publicó el modelo completo ni sus datos, y liberó solo una versión reducida junto con un artículo técnico. En mayo de 2019 aplicó una estrategia de publicación por etapas, liberando la versión de 345 millones de parámetros y compartiendo las mayores con socios de seguridad.
- Alec Radford
- Jeffrey Wu
- Dario Amodei
- Daniella Amodei
- Jack Clark
- Miles Brundage
- Ilya Sutskever
- Amanda Askell
- David Lansky
- Danny Hernandez
- David Luan
- Ben Barry
- Greg Brockman
- Kai-Fu Lee
- Tasha McCauley
- Jeffrey Ding
- Brian Tse
- Allan Dafoe
- Rebecca Crootof
- Sam Bowman
- Ryan Calo
- Nick Cammarata
- John Schulman
- Ashley Pilipiszyn
- Justin Jay Wang
- Rewon Child
OpenAI presenta Random Network Distillation, un método de recompensas basado en predicción para el aprendizaje por refuerzo
OpenAI presentó Random Network Distillation (RND), un método de recompensas basado en predicción que incentiva la exploración por curiosidad en agentes de aprendizaje por refuerzo. RND superó por primera vez el rendimiento humano promedio en Montezuma's Revenge, encontrando las 24 habitaciones y resolviendo el primer nivel sin demostraciones ni acceso al estado del juego. El método es simple de implementar, aplicable a cualquier algoritmo de aprendizaje por refuerzo y evita el problema de la "televisión ruidosa".
OpenAI entrena una mano robótica para manipular objetos con destreza sin precedentes
OpenAI presentó Dactyl, un sistema que entrena una mano robótica Shadow Dexterous Hand para manipular objetos mediante aprendizaje por refuerzo, enteramente en simulación y sin ajuste fino en el robot real. La técnica de aleatorización de dominio permitió transferir el conocimiento a la realidad, logrando hasta 50 rotaciones exitosas de un bloque. El sistema descubrió de forma autónoma estrategias de agarre similares a las humanas y mostró que la percepción táctil no era necesaria para la tarea.
OpenAI presenta las estrategias de evolución como alternativa escalable al aprendizaje por refuerzo
OpenAI publicó una investigación que muestra que las estrategias de evolución (ES), una técnica de optimización de caja negra conocida desde hace décadas, igualan el rendimiento del aprendizaje por refuerzo en benchmarks como Atari y MuJoCo. ES es más simple de implementar, no requiere retropropagación, es más fácil de escalar en entornos distribuidos y tolera recompensas dispersas. Con 1.440 núcleos en 80 máquinas entrenaron un humanoide 3D de MuJoCo en 10 minutos, frente a las 10 horas de A3C en 32 núcleos.