大微阁AI日报
OpenAI发布大规模无监督语言模型GPT-2
OpenAI于2019年2月14日发布GPT-2模型，这是一个大规模无监督语言模型，能够在无需任务特定训练的情况下生成连贯文本段落，并在多个语言建模基准上达到最先进水平，同时具备基本的阅读理解、机器翻译、问答和摘要能力。该模型展示了通用语言模型的潜力，但OpenAI因担忧滥用而最初仅发布小规模版本。
GPT-2
无监督语言模型
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2月14日
16:00 发布 · 1条
12月19日
16:00 发布 · 1条
OpenAI首批暑期学员6个月转型核心贡献者
OpenAI公布首批暑期学员项目成果，6名零基础机器学习学员经6个月学徒训练，直接参与核心项目并成为贡献者。该项目证明高强度培训可快速培养AI人才，降低行业入门门槛。
零基础转型6个月
核心贡献者培养
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12月14日
16:00 发布 · 1条
OpenAI发现梯度噪声规模可预测训练并行化
OpenAI研究发现，梯度噪声规模这一简单统计指标可预测神经网络训练的并行化程度。复杂任务通常具有更嘈杂的梯度，因此未来大型批量训练可能更有用，消除了AI系统增长的一个潜在限制。该结果使神经网络训练不再是神秘艺术，而是可以系统化。
梯度噪声规模
并行化预测
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11月7日
16:00 发布 · 1条
OpenAI开发能量模型：5次演示学会空间概念
OpenAI开发了一种基于能量的模型，能在仅5次演示后快速学习识别和生成空间概念实例（如“靠近”、“上方”、“之间”等）。该模型还展示了跨域迁移能力：将2D粒子环境中学习的概念用于解决3D机器人物理任务。这标志着AI在少样本学习和概念抽象方面取得进展，可能推动机器人更高效地学习和适应新环境。
能量模型少样本学习
5次演示
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10月22日
15:00 发布 · 1条
OpenAI提出迭代放技术实现复杂AI目标
OpenAI提出一种名为“迭代放”的AI安全技术，旨在通过将任务分解为更简单的子任务，来指定超出人类规模的复杂行为和目标，而非依赖标注数据或奖励函数。目前该技术仅完成简单算法领域的玩具实验，仍处于早期阶段。值得关注的是，该方法或为可扩展的AI安全方案提供新路径。
迭代放技术
AI安全
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10月11日
15:00 发布 · 1条
OpenAI启动第二期学者计划，资助少数群体学习深度学习
OpenAI宣布2019年学者计划开放申请，将为6-10名来自弱势群体的个人提供全额津贴和导师指导，进行为期3个月的深度学习全日制学习，并鼓励开源项目。该计划旨在促进AI领域多样性。
津贴资助6-10人
深度学习全日制3个月
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7月30日
15:00 发布 · 1条
OpenAI训练机器人手实现灵巧操作物体
OpenAI训练了一个类人机器人手，使其能够以前所未有的灵巧度操作物理物体。该成果标志着机器人操控能力的重要突破，为未来自动化应用提供了技术基础。
类人机器人手
灵巧操作
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