清华大学等多所高校联合发布SR-LLM，这是一种融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它通过检索增强和语义推理，从数据中生成简洁、可解释的数学模型，显著优于现有方法。在跟车行为建模等任务中，SR-LLM不仅复现经典模型，还发现更优新模型，为机器自主科学发现开辟新路径。
不知道大家是否还记得，人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton，在一个多月前的演讲。 Sutton 认为，LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限，依靠「模仿人类」很难再有创新。
谷歌DeepMind与HHMI Janelia研究所的科学家们，用AI打造了一个栩栩如生的虚拟果蝇模型。这个模型不仅能精准模拟果蝇的飞行与行走，还通过深度强化学习模仿真实果蝇的行为。
香港中文大学等机构的研究团队通过深度强化学习（DQN）开发了一种3D打印路径规划器，有效提升了打印效率和精度，为智能制造开辟了新途径。
分布式强化学习是一个综合的研究子领域，需要深度强化学习算法以及分布式系统设计的互相感知和协同。考虑到 DDRL 的巨大进步，我们梳理形成了 DDRL 技术的展历程、挑战和机遇的系列文章。
谷歌带着Gemini真的来了，多模态能力震惊全网。下一代模型将融合AlphaGo深度强化学习技术，2024年面世。真正可以叫板GPT-4的模型，当属谷歌Gemini。
来自清华大学的研究团队提出了一个深度强化学习算法的模型。基于 15 分钟城市概念，该模型可以进行复杂的城市空间规划。
