OpenAI Neural GPU: 拡張と制限
OpenAIの研究者は、カリキュラム学習とモデルサイズの増加により、Neural GPUの10進数の算術や複雑な式などのアルゴリズムタスクを学習する能力を向上させました。
OpenAI 半教師あり知識転移によるプライベート トレーニング データ
OpenAI は、Private Aggregation of Teacher Ensembles (PATE) というフレームワークを紹介します。このフレームワークは、教師モデル間のノイズ付き投票を使用して、強い微分プライバシー保証を持つ学生モデルを訓練します。
OpenAI 自己組織型機械学習カンファレンス (SOCML)
OpenAI は、150 人の AI 実践者間でのピアツーピア教育と偶発的な相互作用を通じて AI 研究を加速するため、初めての自己組織型機械学習カンファレンスを開催しました。
シミュレーションから実世界への転移 ― ディープ逆動力学モデルの学習による – OpenAI 2016
OpenAIの研究者は、ディープ逆動力学モデルを学習してシミュレーションで予測される次の状態を適切な実世界の行動にマッピングすることにより、正確な動力学モデルを必要とせずにシミュレーションと実世界のギャップを縮小しながら、シミュレーションで学習した制御ポリシーを実ロボットに転移する手法を発表した。
OpenAI のディープラーニングインフラと Kubernetes-EC2 オートスケーラ
OpenAI はディープラーニング向けインフラストラクチャの実践を公開し、研究者が AWS とオンプレミスの GPU クラスタ間でバースト的なワークロードをスケールできるようにする Kubernetes‑EC2 オートスケーラをリリースしました。
OpenAI Machine Learning Unconference 2016 開催のお知らせ
OpenAIは、2016年10月7日から8日にかけてサンフランシスコのオフィスで開催される、無料のMachine Learning Unconferenceの開催を発表しました。このイベントは、MLの研究者や実務家の間での参加者主導の議論とネットワーキングを促進することを目的としています。
OpenAI チームアップデート 2016年8月：新しい正社員およびインターン
2016年8月16日、OpenAIは5名の新しい正社員の研究者およびエンジニア、ならびに数名のインターンと訪問者の追加を発表し、音声、安全性、戦略、GPU最適化、ディープラーニング、および関連分野における専門知識を拡大しました。
OpenAI 特別プロジェクト 2016
OpenAIは2016年に、AI能力の向上と社会的リスクの軽減に焦点を当てた4つの優先問題領域のリストを発表しました。これには、AI検出、自動プログラミング、サイバーセキュリティ、複雑なシミュレーションが含まれます。
OpenAI と Google Brain：AI 安全性における具体的課題
OpenAI、Google Brain、Berkeley、Stanford の研究者は、現代の機械学習システムが意図通りに動作することを保証するための AI 安全性における 5 つの核心的技術課題を特定しました。
OpenAI の技術目標（2016年）
OpenAI は 2016 年に初期の技術ロードマップを示し、汎用インテリジェンス指標の作成と、ロボティクス、自然言語理解、マルチゲームマスタリーが可能なエージェントの開発に焦点を当てました。
OpenAI 生成モデルの研究概要
OpenAIは、世界に対する機械の理解を達成するための生成モデルの役割の概要を説明し、GAN、VAE、および強化学習を改善する5つの研究プロジェクトを紹介しています。
OpenAI チーム アップデート 2016年5月
OpenAI は、ディープラーニング、競争プログラミング、AI セーフティ、インフラストラクチャ エンジニアリングの専門知識を持つ新しいフルタイム従業員およびインターンをいくつか追加したことを発表しました。
半教師ありテキスト分類のための敵対的訓練手法
OpenAIの研究者は、リカレントニューラルネットワーク内の単語埋め込みを摂動させることで、敵対的訓練および仮想敵対的訓練をテキストに適用する手法を開発し、半教師ありテキスト分類において最先端の結果を達成した。
OpenAI Gym ベータリリース
OpenAI は、強化学習環境の標準化とアルゴリズムの開発および比較の加速を目的としたツールキットである OpenAI Gym のパブリックベータをリリースしました。
OpenAI チームの最新情報：Pieter Abbeel と Shivon Zilis が参加
OpenAI は、2016年4月に Pieter Abbeel をフルタイムのチームメンバーとして、Shivon Zilis を公式アドバイザーとして追加したことを発表しました。
OpenAI Team++ アップデート
OpenAIは、いくつかの著名な機械学習研究者とインターンを追加し、現在の取り組みを無監督学習と強化学習に焦点を当てていることを発表しました。
ウェイト正規化: ディープニューラルネットワークのトレーニングを加速
OpenAIの研究者は、重みベクトルの長さと方向を分離し、バッチ正規化のミニバッチ依存関係を伴わない確率的勾配降下法の収束を加速する再パラメータ化技術であるウェイト正規化を導入した。
OpenAIの紹介：非営利AI研究イニシアチブ（2015年12月）
2015年12月11日、OpenAIは非営利のAI研究組織としての設立を発表し、財務的制約なしに広範な人類の利益のためにデジタルインテリジェンスを進歩させることに専念しています。