50%显著优势！清华DSAC系列算法全面领跑OpenAI与DeepMind，深度解析来袭

在人工智能领域，实现机器像人一样的学习能力是推进智能化水平的关键。强化学习通过与环境互动调整策略，展现了解决复杂问题的巨大潜力。然而，将强化学习应用于真实世界的机器人面临诸多挑战。清华大学深度强化学习实验室通过模拟人类对自然世界的真实感知模式，突破传统强化学习的局限，开发出DSAC及DSAC-T系列算法，在基准测试环境中以50%以上的优势领先OpenAI的PPO和DeepMind的DDPG算法。

团队在机器学习顶会NIPS2024中发布了DACER算法，将扩散模型与在线强化学习深度融合，再次刷新了强化学习性能的世界记录。此外，团队提出的RAD优化器从动力学视角建模神经网络参数优化，确保训练长时域稳定与快速收敛，综合性能排名第一。上述算法将集成入团队开源的GOPS软件中，该软件以强化学习为核心，拥有自主知识产权，已应用于自动驾驶、物流机器人等领域。未来，随着GOPS软件的升级，现实世界中的机器可能拥有像人一样的智能，迎来全新的具身智能时代。

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