Artwork

תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

AI Trends 2024: Reinforcement Learning in the Age of LLMs with Kamyar Azizzadenesheli - #670

1:10:25
 
שתפו
 

Manage episode 399393620 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today we’re joined by Kamyar Azizzadenesheli, a staff researcher at Nvidia, to continue our AI Trends 2024 series. In our conversation, Kamyar updates us on the latest developments in reinforcement learning (RL), and how the RL community is taking advantage of the abstract reasoning abilities of large language models (LLMs). Kamyar shares his insights on how LLMs are pushing RL performance forward in a variety of applications, such as ALOHA, a robot that can learn to fold clothes, and Voyager, an RL agent that uses GPT-4 to outperform prior systems at playing Minecraft. We also explore the progress being made in assessing and addressing the risks of RL-based decision-making in domains such as finance, healthcare, and agriculture. Finally, we discuss the future of deep reinforcement learning, Kamyar’s top predictions for the field, and how greater compute capabilities will be critical in achieving general intelligence.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/670.

  continue reading

702 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 399393620 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today we’re joined by Kamyar Azizzadenesheli, a staff researcher at Nvidia, to continue our AI Trends 2024 series. In our conversation, Kamyar updates us on the latest developments in reinforcement learning (RL), and how the RL community is taking advantage of the abstract reasoning abilities of large language models (LLMs). Kamyar shares his insights on how LLMs are pushing RL performance forward in a variety of applications, such as ALOHA, a robot that can learn to fold clothes, and Voyager, an RL agent that uses GPT-4 to outperform prior systems at playing Minecraft. We also explore the progress being made in assessing and addressing the risks of RL-based decision-making in domains such as finance, healthcare, and agriculture. Finally, we discuss the future of deep reinforcement learning, Kamyar’s top predictions for the field, and how greater compute capabilities will be critical in achieving general intelligence.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/670.

  continue reading

702 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר