本期為TechBeat人工智能社區(qū)第433期線上Talk。

北京時間8月24日(周三)20:00，英偉達(dá)人工智能研究科學(xué)家——范麟熙的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “MineDojo,?基于Minecraft的開放式通用人工智能體學(xué)習(xí)平臺”，屆時將介紹?一個建立在《Minecraft》游戲上的新框架MineDojo，其特點是具有1000種不同的開放式任務(wù)的模擬套件和一個具有730K YouTube視頻、7K Wiki頁面和340K Reddit帖子的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的知識庫。

Talk·信息

主題：MineDojo,?基于Minecraft的開放式通用人工智能體學(xué)習(xí)平臺

嘉賓：英偉達(dá)人工智能研究科學(xué)家?范麟熙

時間：北京時間?8月24日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·介紹

Autonomous agents have made great strides in specialist domains like Atari games and Go. However, they typically learn tabula rasa in isolated environments with limited objectives, thus failing to generalize across a wide spectrum of tasks and capabilities.??

Inspired by how humans continually learn and adapt in the open world, we advocate a trinity of ingredients for building generalist agents:?

• an environment that supports an infinite variety of tasks and goals

• a large-scale database of multimodal knowledge

• a flexible and scalable agent architecture.?

We introduce?MineDojo, a new framework built on the popular Minecraft game that features a simulation suite with 1000s of diverse open-ended tasks and an internet-scale knowledge base with 730K YouTube videos, 7K Wiki pages, and 340K Reddit posts.?Using MineDojo's data, we propose a novel agent learning algorithm that leverages large pre-trained video-language models as a learned reward function.?

Our agent is able to solve Minecraft tasks specified in free-form language without any manually designed dense shaping reward. MineDojo is open-sourced at?https://minedojo.org/.?We look forward to seeing how MineDojo empowers the community to make progress on the grand challenge of open-ended agent learning.

Talk·提問交流

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方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

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方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

范麟熙（Jim）是英偉達(dá)Anima Anandkumar組的人工智能研究科學(xué)家。2016年從哥倫比亞大學(xué)本科畢業(yè)，成為16屆優(yōu)秀畢業(yè)生演講代表、榮獲哥大Illig Medal。?2021年獲得斯坦福大學(xué)計算機博士學(xué)位，師從李飛飛教授。曾在英偉達(dá)、谷歌云、OpenAI、百度硅谷研究院和MILA魁北克研究院實習(xí)。主要研究方向是通用智能體、強化學(xué)習(xí)、transformers、多模態(tài)學(xué)習(xí)和大規(guī)模AI系統(tǒng)。

個人主頁：

https://jimfan.me

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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