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Yann LeCun不看好强化学习：「我确实更喜欢 MPC」
重点标签 Yann LeCun、模型预测控制、强化学习、机器学习、AI技术
文章摘要
文章通过对比分析了RL和MPC的优缺点，指出RL适合解决复杂动力学或未知系统模型的问题，而MPC适用于建模良好且动态可预测的问题。此外，文章还讨论了ML-MPC的优势，包括实时适应变化条件、提高准确性和降低模型复杂性，但也指出了其局限性，如需要大量数据训练和可解释性差。
最后，文章提到了一个即将在上海黄浦世博园区C6场馆举行的论坛，该论坛将探讨图计算的前沿技术和在AI时代的应用价值与挑战。
摘要：
Meta首席人工智能科学家Yann LeCun在最近的文章中表达了对模型预测控制（MPC）的偏爱，并批评了强化学习（RL）的低效性。他认为MPC在拥有良好世界模型的情况下，能够无需特定任务学习即可解决新任务，而RL需要大量尝试。LeCun强调，RL应作为最后手段使用，并提倡最小化其使用，优先从观察中学习世界和世界模型的良好表示。
文章进一步分析了RL和MPC的优缺点，指出RL适合解决复杂或未知系统模型的问题，而MPC适用于建模良好且动态可预测的问题。MPC的最新进展是与机器学习技术的集成，形成ML-MPC，这种结合可能在控制性能和效率方面提供显著改进。ML-MPC能够实时适应变化条件，提高准确性，降低模型复杂性，但也存在局限性，如需要大量数据训练和可解释性差。
此外，文章提到了一个即将在上海举行的论坛，将深入探讨图计算的前沿技术和在AI时代的应用价值与挑战。
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原文作者: 机器之心
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