二次元少女生成器、会开车的神经网络...

6. Neural Point-Based Graphics(415赞)

作者提出了一种新的基于点的复杂场景建模方法。它使用原始点云作为场景的几何表示。然后用一个可以学习的神经描述编码扩展每个点。局部几何形状和外观利用神经描述编码，通过将点云的栅格化从新的视点通过深度渲染网络来获得新的场景视图。
 

8. 第一个在德州扑克中击败人类的AI(390个赞)

来自Facebook研究的帖子:“Pluribus是世界上第一个能够在六人无限德州扑克游戏中击败人类的人工智能机器人。这也是人工智能机器人首次在超过两个人/团队参与的复杂游戏中击败顶级人类玩家。

Pluribus之所以成功，是因为它可以非常有效地处理两名以上玩家的不完美信息博弈挑战。它使用自我对战来教自己如何取胜，没有任何示范或策略指导。

者给出了17种深度强化学习算法的PyTorch实现。其中的一些实现包括DQN，DQN-HER，Double DQN，REINFORCE，DDPG，DDPG-HER，PPO，SAC，离散SAC，A3C，A2C。

（编辑：吉安站长网）

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