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OpenAI entraîne un agent IA via apprentissage par renforcement profond à grande échelle pour maîtriser Dota 2, jeu stratégique complexe. L'agent rivalise avec les meilleurs joueurs professionnels en utilisant des réseaux de neurones et des techniques d'optimisation avancées.
OpenAI démontre que la double descente (performance s'améliore, puis se dégrade, puis s'améliore à nouveau) survient dans les CNNs, ResNets et transformers avec l'augmentation de la taille du modèle, des données ou du temps d'entraînement. Le phénomène est universel mais mal compris.
OpenAI publie Procgen Benchmark, 16 environnements procéduralement générés pour mesurer la capacité d'apprentissage généralisable des agents de reinforcement learning.