Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

🆕 Introducing JAT, the first open-source multi-modal, multi-task multi-domain agent! 🤖 A step toward open generalist agents! 🚀 📰 Blog:

73,212 görüntüleme • 2 yıl önce •via X (Twitter)

10 Yorum

Quentin Gallouédec profil fotoğrafı
Quentin Gallouédec2 yıl önce

Huge kudos to @ClementRomac @edwardbeeching @Thom_Wolf for all the work you've done.

Quentin Gallouédec profil fotoğrafı
Quentin Gallouédec2 yıl önce

- 📄 Paper: - 💻 Code: - 🗂️ Dataset: - 🤖 Model:

Jeff Clune profil fotoğrafı
Jeff Clune2 yıl önce

Very cool! Did you consider using Go-Explore for the Atari trajectories? It solves all Atari games.

Quentin Gallouédec profil fotoğrafı
Quentin Gallouédec2 yıl önce

Go-Explore is definitely a golden choice for Atari. Having pre-trained Go-Explore agents and a trajectory dataset hosted of 🤗 Hub would allow JAT to be trained straight away with the Go-Explore data!

Bryan Kyritz profil fotoğrafı
Bryan Kyritz2 yıl önce

This video is so insane

Yutao Chen profil fotoğrafı
Yutao Chen2 yıl önce

Does JAT use the same network and same weight for all tasks (i.e. atari, mujuco, minigrid)? That's genuinely fascinating! I'm working on similar things recently, i.e. learning a world model to train multi-task RL agents, and your work looks really promising and inspiring 🤗

Quentin Gallouédec profil fotoğrafı
Quentin Gallouédec2 yıl önce

Yes, same weights for all tasks!

Ruben Hassid profil fotoğrafı
Ruben Hassid2 yıl önce

But all I want is a multi-fruit juice

Matt Shumer profil fotoğrafı
Matt Shumer2 yıl önce

@josh_bickett

Nicolay Rusnachenko profil fotoğrafı
Nicolay Rusnachenko2 yıl önce

Thanks for sharing and making aware of it! 👏👀

Benzer Videolar