OpenAI 发布 API 开放新模型访问
OpenAI 宣布发布一个 API，用于访问其开发的新 AI 模型。
推荐理由：这是 OpenAI 通过 API 开放自家新模型访问的官方发布，读者可以据此了解其模型的可用入口方式。
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OpenAI NewsAI 评分3939 OpenAI 发布 Microscope 可视化工具
OpenAI 推出 Microscope，对可解释性研究中常用的 8 个视觉“模型有机体”的每个重要层和神经元进行了可视化。该工具让分析神经网络内部形成的特征更加容易，OpenAI 希望能借此帮助研究社区理解这些复杂系统。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 发布 Safety Gym：衡量强化学习智能体安全约束的工具套件
OpenAI 发布 Safety Gym，这是一套环境和工具，用于衡量强化学习智能体在训练过程中遵守安全约束的进展。该套件面向强化学习安全研究，为相关进展提供统一的度量基准。
OpenAI NewsAI 评分4545 OpenAI 发布 Neural MMO：面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境
OpenAI 发布 Neural MMO，一个面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境。该平台支持大量数量可变的智能体在持久、开放式的任务中运行。研究表明，纳入更多智能体和物种能带来更好的探索、分化生态位形成以及更高的整体能力。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI 首届 Retro Contest 比赛结果公布
OpenAI 首届 Retro Contest 已结束，该比赛旨在探索能从以往经验中进行泛化的算法开发。这是该赛事的第一次举办。
OpenAI NewsAI 评分5353 OpenAI 发布完整版 Gym Retro，游戏数量扩至逾千款
OpenAI 发布完整版 Gym Retro，一个面向游戏强化学习研究的平台。公开游戏数量由此前约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏扩展到覆盖多种模拟器的超过 1000 款游戏，并同步开源了用于向平台添加新游戏的工具。
OpenAI NewsAI 评分2525 OpenAI 推出迁移学习竞赛 Retro Contest
OpenAI 推出迁移学习竞赛 Retro Contest，衡量强化学习算法从以往经验中进行泛化的能力。
OpenAI NewsAI 评分5757 OpenAI 发布 8 个机器人研究仿真环境及 Hindsight Experience Replay 实现
OpenAI 发布 8 个仿真机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均来自过去一年的研究工作。这些环境已用于训练可在实体机器人上运行的模型，同时附上一组机器人研究需求说明。
OpenAI NewsAI 评分4646 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，这是一个通过偶尔的人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该底层技术是迈向安全 AI 系统的一步，也适用于奖励难以指定的强化学习问题。
OpenAI News精选AI 评分6464 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参更简单。凭借易用性和良好表现，PPO 已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：原文点出了 PPO 性能与实现简洁度的平衡，读者可以了解它为何成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
OpenAI NewsAI 评分5454 OpenAI 开源基于 MuJoCo 的高性能 Python 机器人仿真库
OpenAI 开源一个用于机器人仿真的高性能 Python 库，基于 MuJoCo 引擎构建。该库来自 OpenAI 过去一年在机器人研究中的积累。
OpenAI NewsAI 评分1414 OpenAI 推出物理世界垃圾检测 AI
OpenAI 打造了全球首个完全在仿真环境中训练、并部署到实体机器人上的垃圾检测 AI。该系统实现了从模拟训练到物理世界的落地应用。
OpenAI NewsAI 评分5151 OpenAI 发布 Universe：用游戏、网站和应用训练与衡量 AI 通用智能
OpenAI 发布 Universe，一个用于测量和训练 AI 通用智能的软件平台。它覆盖全球的各类游戏、网站和其他应用程序，作为 AI 智能体的训练与评估环境。
OpenAI News精选AI 评分6464 OpenAI 发布 OpenAI Gym 公开测试版
OpenAI 发布 OpenAI Gym 公开测试版，这是一个用于开发和比较强化学习（RL）算法的工具包。它包含不断扩充的环境套件（从仿真机器人到 Atari 游戏），并提供用于比较和复现结果的网站。
推荐理由：官方发布强化学习工具包 Gym 公测版，含环境套件与结果比较复现平台，适合关注 RL 工作流的读者了解其定位。