AI 學習
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各種AI 學習，常常不小心思考 AI alignment / AI Safety
從《星海爭霸》到 Google 資料中心：AI 如何走入現實世界的決策控制
課程背景
在 UC Berkeley CS294-196 (Fall 2025) 的課程中，Clay Bavor（Google 前副總裁、Sierra 共同創辦人）分享了他在 Google 生態系中，如何將研究團隊的成果
從《星海爭霸》到 Google 資料中心：AI 如何走入現實世界的決策控制
課程背景
在 UC Berkeley CS294-196 (Fall 2025) 的課程中，Clay Bavor（Google 前副總裁、Sierra 共同創辦人）分享了他在 Google 生態系中，如何將研究團隊的成果
CFR如何透過不斷最小化「後悔值」來逼近均衡策略，從而使AI在對弈中立於不敗之地。文章藉由Libratus撲克AI的實例，闡述了AI在資訊不全情況下的優化能力，並引發對AI目標設定、人性融入AI決策、以及AI的「討好」行為等深層次的思考。
CFR如何透過不斷最小化「後悔值」來逼近均衡策略，從而使AI在對弈中立於不敗之地。文章藉由Libratus撲克AI的實例，闡述了AI在資訊不全情況下的優化能力，並引發對AI目標設定、人性融入AI決策、以及AI的「討好」行為等深層次的思考。
從《星海爭霸》到 Google 資料中心：AI 如何走入現實世界的決策控制
課程背景
在 UC Berkeley CS294-196 (Fall 2025) 的課程中，Clay Bavor（Google 前副總裁、Sierra 共同創辦人）分享了他在 Google 生態系中，如何將研究團隊的成果
從《星海爭霸》到 Google 資料中心：AI 如何走入現實世界的決策控制
課程背景
在 UC Berkeley CS294-196 (Fall 2025) 的課程中，Clay Bavor（Google 前副總裁、Sierra 共同創辦人）分享了他在 Google 生態系中，如何將研究團隊的成果
CFR如何透過不斷最小化「後悔值」來逼近均衡策略，從而使AI在對弈中立於不敗之地。文章藉由Libratus撲克AI的實例，闡述了AI在資訊不全情況下的優化能力，並引發對AI目標設定、人性融入AI決策、以及AI的「討好」行為等深層次的思考。
CFR如何透過不斷最小化「後悔值」來逼近均衡策略，從而使AI在對弈中立於不敗之地。文章藉由Libratus撲克AI的實例，闡述了AI在資訊不全情況下的優化能力，並引發對AI目標設定、人性融入AI決策、以及AI的「討好」行為等深層次的思考。