OpenAI 团队扩至 45 人
OpenAI 团队规模现已达到 45 人，正共同推进 AI 能力前沿，包括验证新想法、构建新软件系统以及在机器人上部署机器学习。
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OpenAI NewsAI 评分3030 OpenAI 谈强化学习中的奖励函数设定错误
OpenAI 发文探讨强化学习算法中一种反直觉的失效模式：奖励函数设定错误。当奖励函数被错误指定时，算法会以出人意料的方式被"钻空子"，偏离设计者本意。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Universe 软件平台
OpenAI 发布 Universe，一个用于衡量和训练 AI 通用智能的软件平台，覆盖全球各类游戏、网站及其他应用。
推荐理由：OpenAI 发布 Universe 平台，读者可了解其用游戏与网站训练通用智能的定位。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 与 Microsoft 合作，将大规模实验迁移至 Azure
OpenAI 正与 Microsoft 合作，将其大部分大规模实验放到 Azure 上运行。
OpenAI NewsAI 评分1212 OpenAI 举办首届机器学习自组织会议，150 余位 AI 从业者参与
OpenAI 上周在其办公室举办了首届机器学习自组织会议，超过 150 位 AI 从业者参加。
OpenAI NewsAI 评分1010 OpenAI 谈深度学习基础设施
OpenAI 认为深度学习是一门经验科学，团队基础设施的质量是进展的倍增器。当前开源生态已让任何人都能搭建出色的深度学习基础设施。
OpenAI NewsAI 评分88 OpenAI 机器学习 Unconference 信息页上线
OpenAI 机器学习 Unconference 的最新信息已在 Unconference wiki 发布，该页面将定期更新以供参会者获取更多内容。
OpenAI NewsAI 评分11 OpenAI 团队新增成员
OpenAI 宣布招聘了更多优秀人才以帮助实现其目标，并对新加入的成员表示欢迎。
OpenAI NewsAI 评分00 OpenAI 特别项目：做重要而非仅仅有趣的问题
OpenAI 提出"特别项目"（Special projects），主张有影响力的科学工作应聚焦正确的问题——不只是有趣，而是其解决方案真正重要。
OpenAI NewsAI 评分3030 OpenAI 参与合著 Google Brain 主导的 AI 安全论文《Concrete Problems in AI Safety》
OpenAI 与 Berkeley、Stanford 的研究者共同合著了由 Google Brain 主导的论文《Concrete Problems in AI Safety》，该论文探讨了确保现代机器学习系统按预期运行的诸多研究问题。
OpenAI NewsAI 评分88 OpenAI 的技术目标
OpenAI 公布其技术目标：构建安全的 AI，并确保 AI 带来的益处尽可能广泛且均衡地分配。其使命同时强调安全与普惠两个方向。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI 谈生成模型：四个项目与生成模型的现状与未来
OpenAI 介绍了四个围绕生成模型展开的项目，生成模型是机器学习中无监督学习技术的一个分支。文章同时解释了生成模型是什么、为何重要，以及它们可能的发展方向。
OpenAI NewsAI 评分22 OpenAI 欢迎新团队成员加入
OpenAI 欢迎最新一批团队成员加入，并仍在持续招聘。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 发布强化学习工具包 Gym 公测版
OpenAI 发布强化学习工具包 OpenAI Gym 的公测版，用于开发和比较 RL 算法。它包含一套持续扩充的环境，涵盖模拟机器人到 Atari 游戏，并提供一个用于比较和复现结果的站点。
推荐理由：OpenAI 公开强化学习工具包 Gym 的 beta 版，读者可了解其环境套件与结果对比站点的构成。
OpenAI NewsAI 评分00 OpenAI 欢迎 Pieter 和 Shivon 加入团队
OpenAI 宣布 Pieter 和 Shivon 两位新成员加入团队。这是 OpenAI 公布的最新两项团队人事更新。
OpenAI NewsAI 评分00 OpenAI 欢迎新成员加入团队
OpenAI 宣布过去几个月有多位优秀人才加入团队，并仍在持续招聘中。
OpenAI News精选AI 评分5858 OpenAI 宣布成立非营利 AI 研究公司
OpenAI 宣布成立，定位为非营利人工智能研究公司，目标是推进数字智能以尽可能惠及全人类，且不受盈利需求约束。文中称由于研究不受财务义务限制，可以更专注于产生积极的人类影响。
推荐理由：OpenAI 官方公布其非营利研究机构定位与不受财务回报约束的目标，可作为理解其早期组织形态的一手材料。