OpenAI Five 击败 Dota 2 世界冠军战队 OG
OpenAI Five 在周末的决赛中连赢两局击败 Dota 2 世界冠军战队 OG，成为首个战胜电竞世界冠军的 AI，也是 AI 首次在直播比赛中战胜电竞职业选手。此前 OpenAI Five 与 DeepMind 的 AlphaStar 都曾在私下对局中战胜优秀职业选手，但在公开职业比赛中落败。
推荐理由：原文记录了 AI 首次在公开直播比赛中击败电竞世界冠军的节点，并交代了与此前私下对局结果的对比背景。
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OpenAI：官网动态精选AI 评分8282
OpenAI：官网动态精选AI 评分6868 OpenAI 发布深度强化学习教育资源 Spinning Up in Deep RL
OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL，一套旨在让任何人学会成为深度强化学习熟练从业者的教育材料。资源包含清晰的 RL 代码示例、教育性练习、文档和教程。
推荐理由：OpenAI 自家发布的深度强化学习教育资源，代码示例、练习和教程齐全，适合想系统入门深度 RL 的开发者按图索骥。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6666 OpenAI Five 在 The International 2018 惜败顶级 Dota 2 选手
OpenAI Five 本周在温哥华 The International 2018 上与顶级 Dota 2 选手对战两场皆负，但两局前 20-35 分钟都保持较大获胜机会。
推荐理由：OpenAI 官方复盘 OpenAI Five 在 The International 的两场失利，指出前期 20-35 分钟保持优势这一具体表现。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7474 OpenAI Five 在表演赛中战胜 99.95 百分位 Dota 玩家队伍
OpenAI Five 在三局两胜的比赛中战胜由 Blitz、Cap、Fogged、Merlini 和 MoonMeander 组成的队伍，其中四人曾打过职业 Dota。比赛面向现场观众并有 10 万人同时在线观看直播。
推荐理由：原文记录了 OpenAI Five 击败高分段 Dota 战队的比赛结果，可作为 AI 在复杂即时对战场景进展的早期事件参考。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6666 OpenAI 用单条人类演示训练智能体在 Montezuma's Revenge 上达到 74500 分
OpenAI 训练的智能体仅从单条人类演示出发，在 Montezuma's Revenge 上取得 74500 分的高分，超过此前已发表的最好结果。算法做法是从演示中精心挑选的状态开始连续游戏，使用 PPO 优化游戏得分进行学习，PPO 也是支撑 OpenAI Five 的同一强化学习算法。
推荐理由：原文说明从单条人类演示中选取起始状态再用 PPO 优化得分的算法思路，读者可以理解这一强化学习方法的可迁移做法。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7575 OpenAI 发布基于无监督预训练的语言理解模型并取得 SOTA 结果
OpenAI 用结合 Transformer 与无监督预训练的通用、任务无关系统，在多项语言任务上取得 SOTA 结果，并开源发布该系统。OpenAI 表示这一结果验证了监督学习与无监督预训练结合的有效性，希望推动在更大、更多样数据集上的后续研究。
推荐理由：原文说明了方法组合与开放发布，读者可以据此理解无监督预训练思路在多项语言任务上的效果。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7676 OpenAI 分析：最大 AI 训练算力自 2012 年起每 3.4 个月翻倍
OpenAI 发布分析，显示自 2012 年以来最大 AI 训练所用算力以 3.4 个月翻倍的速度指数增长，远超摩尔定律 2 年的翻倍周期。该指标累计增长超过 300,000 倍，而 2 年翻倍同期只带来 7 倍增长。文中指出算力提升是 AI 进展的关键组成，若趋势延续，需为远超当今系统能力的影响做好准备。
推荐理由：OpenAI 用自己的分析给出 2012 年以来最大 AI 训练算力 3.4 个月翻倍、增长超 30 万倍的数据，读者可据此对照摩尔定律理解算力趋势。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6969 OpenAI 联合多机构发布预测 AI 恶意用途的论文
OpenAI 联合 Future of Humanity Institute、Centre for the Study of Existential Risk。
推荐理由：OpenAI 与多家机构联合发布预测 AI 恶意用途的论文，为理解 AI 安全威胁和防范思路提供了系统性参考。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7171 OpenAI 谈 Dota 2 成绩：自我博弈让系统从低于人类到超人水平
OpenAI 表示其 Dota 2 结果显示，在足够算力下自我博弈（self-play）可让机器学习系统从远低于人类水平跃升到超人水平。该系统在一个月内从勉强匹敌高分段选手进步到击败顶级职业选手，此后仍在继续提升；自我博弈系统中的数据会随智能体变强而自动改善，不受监督深度学习训练数据集质量上限的约束。
推荐理由：OpenAI 借 Dota 2 结果说明自我博弈为何能突破监督学习的数据上限，对理解强化学习路线有参考价值。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7171 OpenAI 打造 Dota 2 bot 在 1v1 比赛中战胜世界顶尖职业选手
OpenAI 打造出一个在标准赛事规则下、Dota 2 1v1 比赛中战胜世界顶尖职业选手的 bot。该 bot 通过自我对弈从零学会游戏，不使用模仿学习或树搜索，OpenAI 称这是迈向在涉及真实人类的复杂场景中达成明确目标的 AI 系统的一步。
推荐理由：原文说明 bot 从零自学习、不用模仿学习和树搜索，读者可据此理解其在复杂真实环境中的方法论意义。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7373 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。因易用且表现良好，PPO 已成为 OpenAI 内部默认的强化学习算法。
推荐理由：OpenAI 官方宣布 PPO 算法开源，并说明其成为内部默认强化学习算法的原因，可帮助读者了解该方法的定位。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7070 OpenAI 与 DeepMind 合作研究从人类偏好中学习
OpenAI 与 DeepMind 安全团队合作开发了一种算法，通过让人类判断两个候选行为中哪个更好来推断人类想要什么。该工作旨在免去人工编写目标函数，避免为复杂目标使用简单代理或目标偏差导致不良甚至危险行为，是构建安全 AI 系统的一步。
推荐理由：原文说明该算法通过比较两种行为的优劣来推断人类偏好，从而免去人工编写目标函数，可作为对齐研究的背景参考。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6363 OpenAI 提出进化策略（ES）可作为强化学习的可扩展替代方案
OpenAI 发现进化策略（ES）这一已有数十年历史的优化技术在 Atari/MuJoCo 等现代 RL 基准上可与标准强化学习方法性能相当，同时克服了 RL 的许多不便之处。
推荐理由：原文指出进化策略在 Atari/MuJoCo 基准上可媲美标准 RL，并克服 RL 的诸多不便，读者可借此了解另一种可扩展的优化路线。
OpenAI：官网动态精选AI 评分7171 OpenAI 发布 OpenAI Gym 公测版强化学习工具包
OpenAI 发布 OpenAI Gym 公测版（public beta），这是一个用于开发和比较强化学习（RL）算法的工具包。它包含持续扩充的环境套件，覆盖模拟机器人到 Atari 游戏，并提供用于比较和复现结果的网站。
推荐理由：工具面向强化学习算法的开发与结果比较，环境覆盖模拟机器人和 Atari 游戏，可帮助读者了解可复现评测的入口。
OpenAI：官网动态精选AI 评分8383 OpenAI 宣布成立非营利人工智能研究公司
OpenAI 宣布成立，是一家非营利人工智能研究公司，目标是推动数字智能以最有可能造福全人类的方式发展。其研究不受产生财务回报的义务约束，可更专注于对人类的正面影响。
推荐理由：OpenAI 官方宣布成立并阐明非营利定位，读者可以此了解其不受财务回报约束的研究初衷。