.@polymath_labs is training world generation models to automate the creation of RL environments.
Traditionally, RL environment generation has been bottlenecked by human data. Superintelligence will never be achieved by human data alone.
Polymath is building the core technology to enable automated environment generation using far less human effort than traditionally required, and eventually none.
This allows for more complex and realistic worlds, and higher quality, scale, and diversity of tasks. This will be essential to unlock RL scaling.
The end goal is to create large-scale, long-horizon environments from a text description alone.
This will enable the creation of worlds of arbitrary complexity and scale, which is foundational for training & evaluating autonomous, superintelligent AI agents.
Congrats on the launch, @dylanma5621 and @narenyenuganti!
https://ycombinator.com/launches/PYT-polymath-automating-rl-environment-generation…

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@polymath_labs 正在训练世界生成模型，以实现 RL 环境的自动化创建。
传统上，强化学习环境的生成一直受限于人类提供的数据。仅靠人类提供的数据永远无法实现超级智能。
Polymath正在构建核心技术，以实现自动化环境生成，所需人力远少于传统方式，最终甚至无需人力。
这将带来更复杂、更逼真的世界，以及更高质量、更大规模和更多样化的任务。这对解锁强化学习的规模化至关重要。
最终目标是仅通过文本描述创建大规模、长远视角的环境。
这将使创建任意复杂度和规模的世界成为可能，这是训练和评估自主、超级智能人工智能代理的基础。
恭喜 @dylanma5621 和 @narenyenuganti 的发布！
https://ycombinator.com/launches/PYT-polymath-automating-rl-environment-generation…

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