OpenAI 发布 Jukebox 音乐生成模型
OpenAI 发布了名为 Jukebox 的音乐生成模型。该模型能够生成包含人声和歌词的音频，官方已开放模型权重和代码供研究使用。
#模型发布
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OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布新模型
OpenAI 于 2019 年 11 月 5 日通过官方博客宣布发布一款新模型。该消息源自 OpenAI News RSS 订阅源，标志着该公司在人工智能领域的又一次技术更新。
推荐理由：OpenAI 官方发布新模型，提供了关于其能力演进的第一手信息，有助于理解前沿模型的最新进展。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 用机器人手解决魔方问题
OpenAI 训练了一对神经网络，利用类人机器人手成功解决魔方问题。该模型完全在模拟环境中通过强化学习训练，并采用了自动域随机化（ADR）技术。系统能处理训练中未见的物理干扰情况，证明强化学习可解决需要极高灵巧性的现实世界任务。
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 发布 GPT-2 774M 参数模型及开源法律协议
OpenAI 在继小模型和中等模型的分阶段发布后，正式推出拥有 774 million 参数的 GPT-2 语言模型。同时发布了旨在促进组织间模型共享合作的开源法律协议，并公开了关于协调 AI 研究社区出版规范的技术报告。
推荐理由：原文披露了GPT-2大参数模型的发布节奏及配套的开源法律协议，读者可据此了解其分阶段公开策略与行业协作规范。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 发布 MuseNet：基于 Transformer 的多风格音乐生成模型
OpenAI 推出 MuseNet，这是一款能生成 4 分钟、包含 10 种乐器并融合从乡村到披头士等多种风格的深度神经网络。该模型未显式编程音乐知识，而是通过预测数十万个 MIDI 文件中的下一个 token 来学习和谐、节奏与风格模式。MuseNet 采用与 GPT-2 相同的大规模 Transformer 架构，具备通用的无监督学习能力。
OpenAI NewsAI 评分2828 OpenAI 发布 Sparse Transformer：序列预测新纪录
OpenAI 开发 Sparse Transformer，在文本、图像和声音的序列预测中刷新纪录。该模型通过改进注意力机制算法，能处理比此前长 30 倍的序列以提取模式。
OpenAI News精选AI 评分9292 OpenAI 发布大规模无监督语言模型及其影响
OpenAI 训练了一个大规模无监督语言模型，该模型能生成连贯段落并在多项语言建模基准上达到 SOTA 性能。它无需任务特定训练即可执行基础的阅读理解、机器翻译、问答和摘要等任务。
推荐理由：原文介绍了无需任务特定训练即可在多项基准上取得SOTA的大规模无监督语言模型，展示了其在文本生成及基础NLP任务上的通用能力。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 训练类人机械手实现前所未有的灵巧操作
OpenAI 训练出一只类人机械手，能以空前的灵巧度操控物理对象。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI Five 开始击败 Dota 2 业余人类团队
OpenAI Five 由五个神经网络组成，已开始击败《Dota 2》的业余人类团队。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 发布基于无监督预训练的语言理解系统
OpenAI 推出一种结合 Transformer 架构与无监督预训练的可扩展、任务无关语言理解系统，并在多项多样化语言任务上取得 SOTA 结果。该系统的代码已开源发布，旨在证明有监督学习与无监督预训练相结合的有效性，并推动在更大规模数据集上的进一步研究。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 详解 Dota 2 AI 自我对弈机制
OpenAI 展示其 Dota 2 AI 通过自我对弈在一个月内从接近高排名玩家水平提升至击败顶尖职业选手。该研究证明，在算力充足的情况下，自我对弈能将机器学习系统性能推至超人水平。与受限于训练数据的监督学习不同，自我对弈系统的数据质量随智能体能力提升而自动优化。
OpenAI News精选AI 评分7272 OpenAI 发布 Dota 2 AI 击败职业玩家
OpenAI 宣布其 Dota 2 AI 在限制为五个特定英雄的比赛中击败了顶级职业玩家。该 AI 通过自我对弈进行训练，展现了处理复杂信息、长期规划和团队配合的能力。
推荐理由：OpenAI 官方展示了 Dota 2 AI 在限制英雄池条件下击败职业选手的能力，体现了多智能体协作与长期规划的技术突破。
OpenAI NewsAI 评分5252 OpenAI 发布 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法
OpenAI 发布新型强化学习算法 Proximal Policy Optimization (PPO)。该算法在实现和调优上比现有最先进方法更简单，同时性能相当或更优，现已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
OpenAI NewsAI 评分3131 OpenAI 发布可在真实机器人上部署的仿真训练学习系统
OpenAI 创建了一种完全在模拟环境中训练的机器人系统，并成功部署到物理机器人上。该系统具备单次演示学习能力，即在观看一次新任务的操作后，即可学会执行该任务。
OpenAI NewsAI 评分2121 OpenAI 推出全球首个在仿真中训练并部署于物理机器人的垃圾检测 AI
OpenAI 创建了全球首个完全在仿真环境中训练并部署到物理机器人上的垃圾检测 AI。该模型实现了从模拟训练到实体硬件落地的跨越，展示了 AI 在物理世界感知与交互能力的新进展。