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[導(dǎo)讀]7月26日消息,據(jù)國外媒體報道,最近,Alphabet旗下的自動駕駛子公司W(wǎng)aymo與Alphabet旗下另一家專注于人工智能的子公司DeepMind合作,開發(fā)新的訓(xùn)練方法,以提高人工智能算法訓(xùn)練質(zhì)量

7月26日消息,據(jù)國外媒體報道,最近,Alphabet旗下的自動駕駛子公司W(wǎng)aymo與Alphabet旗下另一家專注于人工智能的子公司DeepMind合作,開發(fā)新的訓(xùn)練方法,以提高人工智能算法訓(xùn)練質(zhì)量和效率。

Waymo進(jìn)行了大量訓(xùn)練,以改進(jìn)和提高驅(qū)動其自動駕駛軟件的人工智能。能夠可靠引導(dǎo)自動駕駛汽車的人工智能模型,通常需要無休止的測試和微調(diào)。這兩家公司合作,尋找一種更有效的方法,來訓(xùn)練和微調(diào)該公司的自動駕駛算法。

這兩家公司合作推出了一種名為“基于人群的訓(xùn)練”(Population Based Training,簡稱PBT)的訓(xùn)練方法,該方法是基于達(dá)爾文的進(jìn)化論概念,之前由DeepMind開發(fā)。以這種方式改進(jìn)人工智能算法,可能幫助Waymo獲得優(yōu)勢。

Waymo解釋稱,人工智能算法通過反復(fù)試驗來進(jìn)行自我改進(jìn)。一個模型被賦予一項任務(wù),然后它基于收到的反饋進(jìn)行持續(xù)嘗試和調(diào)整,以學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

任務(wù)的完成情況很大程度上取決于訓(xùn)練的方案,而找到最佳方案通常是有經(jīng)驗的研究人員和工程師的工作。他們精心挑選正在接受訓(xùn)練的人工智能模型,剔除表現(xiàn)最差的模型,并釋放資源,從頭開始訓(xùn)練新的算法。(小狐貍)

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