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【RLChina论文研讨会】第95期 庄子文 人型机器人的高动态运动-Humanoid Parkour Learning
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【RLChina 2021】第11课 多智能体入门（一） 杨耀东
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当师妹说怀了你的孩子时……
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【RLChina 2020】第4讲 Model-based Reinforcement Learning
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2024最火的两个模型：Informer+LSTM两大时间序列预测模型，论文精读+代码复现，通俗易懂！——人工智能|AI|机器学习|深度学习
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UCL 汪军教授《Multi-agent AI》课程（中文字幕）
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当宿管阿姨把你锁在宿舍楼外后……
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当你把导师挂在相亲网站后……
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这位同学，人工智能算是被你玩明白了...老师快被气晕了！
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【RLChina论文研讨会】第82期 梁志烜 SkillDiffuser: Interpretable Hierarchical Planning via
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【RLChina论文研讨会】第91期 刘润泽 PEARL：机器人操作的零样本跨任务偏好对齐和鲁棒奖励学习
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【RLChina论文研讨会】第74期 程旭欣 Extreme Parkour with Legged Robots
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当导师说再也不招女学生时……
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当你告诉导师自己挂科后……
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【RLChina论文研讨会】第34期 马一宁 解决车辆路径问题的深度强化学习方法：近期发展及挑战
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当你的文章被期刊撤稿后……
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【RLChina论文研讨会】第84期 刘明桓 Visual Whole-Body Control for Legged Loco-Manipulation
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【RLChina论文研讨会】第97期 陈华玉 Score Regularized Policy Optimization through Diffusion B
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【RLChina论文研讨会】第90期 徐圣 Robust Inverse Constrained Reinforcement Learning under Mo
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【RLChina论文研讨会】第88期 胡开哲 Affordance Generalization Beyond Categories via Semantic
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【RLChina论文研讨会】第84期 王俊 CyberDemo Augmenting Simulated Human Demonstration for Rea
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【RLChina 2022】理论课一：机器学习和深度学习基础 陈旭
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【RLChina 2022】理论课三：强化学习基础 张伟楠
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【RLChina论文研讨会】第80期 冯加恒 离线到在线强化学习中的稳定化无约束微调
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【RLChina论文研讨会】第69期 黄红蓝 Active Client Selection for Clustered Federated Learning
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拿神话当地契，那可是你说的喔！
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【RLChina论文研讨会】第90期 李英儒 Q* meets Thompson Sampling：Scaling up Exploration via Hyp
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【RLChina 2022】实践课五：离线强化学习算法 秦熔均
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【RLChina论文研讨会】第77期 张蒲石 Distributional Pareto-Optimal Multi-Objective Reinforcem
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【RLChina论文研讨会】第75期 辜鹏杰 Offline RL with discrete proxy representations for genera
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【RLChina论文研讨会】第93期 张宗萌 Trustworthy Alignment of Retrieval-Augmented Large Langua
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【RLChina 2021】第3课 博弈论入门 张海峰
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【RLChina论文研讨会】第67期 张钰荻 强化学习中可解释的奖励重新分配：一种因果角度方法
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这可能是我见过强化学习和模型预测控制最好的教程！四大名校教授精讲动态系统和仿真、最优控制、策略梯度方法、MPC
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【RLChina论文研讨会】第25期 温睦宁 MARL is a Sequence Modeling Problem
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草履虫都能学会！十天学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等十大深度学习神经网络！学不会你来打我！人工智能/pytorch
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【RLChina 论文研讨会】第2期 刘明桓 Curriculum Offline Imitation Learning
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【RLChina 2022】理论课二：博弈论基础 张海峰
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【RLChina论文研讨会】第77期 王鹏远 Language Model Self-improvement by Reinforcement Learnin
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【RLChina论文研讨会】第79期 金宣法 学会策略性发言：以《一夜终极狼人杀》为例
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【RLChina论文研讨会】第71期 李立和 Learning to Coordinate with Anyone