強化學習

DeepMind所發布的RGB-Stacking基準測試，提供技能掌握以及技能泛化兩種難度的堆疊任務，而DeepMind的機器人已經可以在真實世界的技能掌握任務，達到82％的成功率

Google用強化學習來自動進行晶片佈局規畫，產生晶片平面圖，6小時內就能完成、比人類數個月還要快，Google也用這個方法研發下一代TPU v5；Google雲端調查發現，全球製造業將三分之一IT支出花在AI上；ML推理引擎ONNX Runtime 1.8支援網頁AI推理了！

DeepMind最新研究論文描述新設計的後設學習（Meta learning）架構，透過與環境互動來產生強化學習演算法，團隊也將生成的演算法用於Atari遊戲，達到非平凡等級；知名動畫公司皮克斯用GAN來產生超高解析度電影畫面，降低算圖農場的運算負荷；微軟鎖定零售業，推出Dynamics 365防詐欺新功能。

微軟亞洲研究院發表CodeBERT模型，可理解自然語言和6種程式語言，包括Ruby、Java、JavaScript、Python、Go、PHP等，能用自然語言來查詢程式碼，也可以建立程式碼文檔；另一方面，DeepMind釋出兩款JAX函式庫Haiku和RLax，要來提升強化學習的實作；而由微軟共同創辦人成立的艾倫AI研究院AI2，發表了電腦視覺模型評比工具

黃士傑上月底來臺分享經驗，指出DeepMind的最終目標，是要開發一套通用AI，來協助人類解決世界上的難題，比如全球暖化。另外，他也表示，AI是團隊合作的時代，就算是圖靈獎得主，也是帶著團隊做專案。因此，他認為，除了專業技能，還要抱持一顆敞開的心，讓自己成為團隊中容易相處的人（Easy to work with）。

日前在AWS DeepRacer League世界盃中獲得第三名的交大學生朱詠嘉（Roger），在昨天一場活動中與同為CGI實驗室的團隊成員，一同分享半年來參加迷你自駕車賽的經驗秘訣，不僅設計出能克服現實環境條件的RL模型，還開發了多種模型監測小工具，藉此挑選出表現最佳的模型來參賽。

研究人員針對如何利用強化學習破解Google研發的圖靈測試系統reCAPTCHA v3，發表了一篇論文，這也是第一個利用強化學習來擊敗reCAPTCHA v3的研究

2019 AWS自動駕駛賽車聯盟競賽臺北場昨天落幕，由交大資工系碩士學生Roger奪得第一，獲得代表臺灣前往拉斯維加斯參加世界盃的機會。