Atari
大模型,Atari,DQN
大模型的记忆死结：为什么 AI 记得住人类全部知识，却永远记不住“昨天”？

文章探讨人工智能在时序决策中的根本局限：大模型虽能存储海量静态知识，却受限于算力与上下文窗口，无法持久保留动态交互中的完整历史；以Pong游戏和DQN智能体为例，揭示‘观测值’与‘系统状态’的割裂，以及固定帧堆叠（如4帧）作为记忆折中方案的物理边界与信息损耗本质。

深潮TechFlow
人形机器人,强化学习,Physical Atari
强化学习之父Sutton联手毁灭战士之父Carmack：让机器人进入真实世界打游戏

文章介绍由卡马克与萨顿团队研发的Physical Atari系统，通过低成本机械手在真实环境中直接操作Atari游戏摇杆，实现强化学习算法在真实世界中的长时间自主学习，验证了‘实时强化学习’的可行性，并揭示了机器人本体差异对策略迁移的关键影响。

机器之心
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