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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.

Periodista: Andrej Karpathy, Tim Salimans, Jonathan Ho, Peter Chen, Ilya Sutskever, Greg Brockman, Szymon Sidor