Size: a a a

RL reading group

2019 December 12

A

Alexander O in RL reading group
reddit просто каналы по ключевикам, захожу на блоги deepmind/openai/facebook research
источник

PK

Petr Kuderov in RL reading group
найс, спасибо большое :)
источник

A

Alexander O in RL reading group
Тут дело не в том, где контент найти, а в том, чтобы время найти почитать. Скорее даже энергию, потому что сидя на толчке или когда едешь в метро нужна большая концентрация, поэтому смотришь главную реддита вместо тематических пабликов с реддита. А после работы не всегда то же хочеться статьи читать.
источник

A

Alexander O in RL reading group
Мне кажется вопрос того, как построить свое расписание так, чтобы регулярно статьи читать и это было интересно - это более главный, чем источники.
источник

P

Pavel Shvechikov in RL reading group
Alexander O
Мне кажется вопрос того, как построить свое расписание так, чтобы регулярно статьи читать и это было интересно - это более главный, чем источники.
+++
источник

VA

Vadim Andronov in RL reading group
Берешь и блокируешь 30мин-час в календарь
источник

PK

Petr Kuderov in RL reading group
Скажем так, касательно первой половины вопроса (про слежение за областью в целом) мне было интересно, нет ли чего-то в духе еженедельника Import AI (https://jack-clark.net/), может быть чуть более специфичного в RL или парня вроде Себастьяна Рудера, который делает хорошие разборы статей и обзоры по тому, что происходит в его области.
Пока что с ходу я как раз не хочу потонуть в огромном потоке статей, не имея опыта и сформированного внутреннего фильтра - даже просто главной реддита мне многовато ибо сложно с ходу определить интересность.

А по второй половине вопроса (где и как искать/следить за конкретными узкими темами) было интересно именно, какие инструменты люди используют. И это скорее просто праздный интерес на будущее - мне пока не оч актуально.
источник

DN

Dmitry Nikulin in RL reading group
Petr Kuderov
Скажем так, касательно первой половины вопроса (про слежение за областью в целом) мне было интересно, нет ли чего-то в духе еженедельника Import AI (https://jack-clark.net/), может быть чуть более специфичного в RL или парня вроде Себастьяна Рудера, который делает хорошие разборы статей и обзоры по тому, что происходит в его области.
Пока что с ходу я как раз не хочу потонуть в огромном потоке статей, не имея опыта и сформированного внутреннего фильтра - даже просто главной реддита мне многовато ибо сложно с ходу определить интересность.

А по второй половине вопроса (где и как искать/следить за конкретными узкими темами) было интересно именно, какие инструменты люди используют. И это скорее просто праздный интерес на будущее - мне пока не оч актуально.
Посмотри Alignment Newsletter. Там есть некоторый перекос в сторону safety, но в целом там пишут довольно подробные обзоры на некоторые статьи (например, на тот же MuZero).
источник

TL

Timur Leonidovich in RL reading group
просто топ каждый день открываешь?
источник

OB

Oleg Brezhnev in RL reading group
Timur Leonidovich
просто топ каждый день открываешь?
Latest
источник

DS

Dmitry Suchkov in RL reading group
источник

OK

Oleg Kachan in RL reading group
Petr Kuderov
Скажем так, касательно первой половины вопроса (про слежение за областью в целом) мне было интересно, нет ли чего-то в духе еженедельника Import AI (https://jack-clark.net/), может быть чуть более специфичного в RL или парня вроде Себастьяна Рудера, который делает хорошие разборы статей и обзоры по тому, что происходит в его области.
Пока что с ходу я как раз не хочу потонуть в огромном потоке статей, не имея опыта и сформированного внутреннего фильтра - даже просто главной реддита мне многовато ибо сложно с ходу определить интересность.

А по второй половине вопроса (где и как искать/следить за конкретными узкими темами) было интересно именно, какие инструменты люди используют. И это скорее просто праздный интерес на будущее - мне пока не оч актуально.
просто хожу по ссылкам из интересных мне статей дальше
источник
2019 December 13

VK

Vlad Kurenkov in RL reading group
> OpenAI Five is a single training run that ran from June 30th, 2018 to April 22nd, 2019. After ten months of training using 770±50 PFlops/s·days of compute, it defeated the Dota 2 world champions in a best-of-three match and 99.4% of human players during a multi-day online showcase.

🙈
источник

VK

Vlad Kurenkov in RL reading group
Переслано от Pavel Shvechikov
источник

SA

See All in RL reading group
Что более важно,
Finished training of a new agent, Rerun, which reached a 98+% win rate against the agent that played at Finals. This was completed in 2 months, without surgery, and while utilizing only 20% of the resources.
источник

P

Pavel Shvechikov in RL reading group
источник
2019 December 14

YG

Yury Gorishniy in RL reading group
@scitator когда Catalyst оказался в Ecosystem на сайте PyTorch? Это круто)
источник

SK

Sergey Kolesnikov in RL reading group
It's a big day for us. Catalyst has been added to PyTorch Ecosystem https://pytorch.org/ecosystem

There are still many victories to come, so subscribe to https://github.com/catalyst-team/catalyst
источник

SK

Sergey Kolesnikov in RL reading group
месяца 2 уже
источник
2019 December 16

SP

Sofia Potapova in RL reading group
Evgenii Zheltonozhskii🇮🇱
Twitter + arxiv-sanity + огромная rss лента
А когда твиттеры, если не секрет?
источник