50%优势，力压OpenAI和DeepMind！清华DSAC系列算法全面解析

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   新智元报道   编辑：LRST 【新智元导读】 清华大学团队在强化学习领域取得重大突破，开发出DSAC及DSAC-T系列算法，有效解决强化学习中的过估计问题，提升学习效果稳定性；团队还提出DACER算法，将扩散模型与在线强化学习结合，进一步刷新性能记录；RAD优化器为强化学习训练稳定性提供保障，相关成果将集成入开源软件GOPS，推动具身智能发展。 在当今的人工智能浪潮中，如何让机器获得像人一样的学习能力，是推动机器智能化水平不断进化，最终实现具身智能甚至通用人工智能（AGI）的关键。 想象一下幼儿的成长过程，在不断探索与试错中积累经验、提升智慧。这正是强化学习的核心思想：通过与环境的互动，不断调整策略以最大化长期回报。 从上世纪末期以来，强化学习技术快速发展，2016年AlphaGo击败围棋世界冠军李世石展示出这项技 ………………………………