مدل‌ها PixelCNN++: مدل جدید یادگیری دودویی با آخرین بهبودهای هوش مصنوعی PixelCNN++ مدل پیشرفته‌ای است که با ترکیب طراح دوربین، طراح ناحیه، و هرگز نگارش مدل‌های زمان معتبر، می‌تواند تصویرهای دقیق را تولید کند. این فناوری جدید در گسترش فرآیند تحلیل داده در حوزه هوش مصنوعی اساسی است. ۳۰ دی ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: ارزیابی خطراتی از توابع پاداش نادرست در یادگیری تقویتی در این مقاله به بررسی عواقب استفاده از توابع پاداش نادرست در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌پردازیم و نکات کلیدی برای طراحی صحیح آن را ارائه می‌کنیم. ۱ دی ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش پلتفرم Universe: پیشروی نوین در سنجش و آموزش هوش مصنوعی توسط OpenAI OpenAI با معرفی پلتفرم Universe، رویکردی جدید برای اندازه‌گیری و پیشرفت هوش مصنوعی در محیط‌های بازی، وبو سایت و اپلیکیشن‌ها ارائه می‌دهد. ۱۵ آذر ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی در گسترش اکتشاف؛ روش بر پایه شمارش در یادگیری تقویتی عمیق در این پژوهش، OpenAI روش جدیدی بر اساس شمارش برای بهبود اکتشاف در یادگیری تقویتی عمیق معرفی می‌کند و نتایج ملموسی بر روی بازی‌های Atari نشان می‌دهد. ۲۵ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی در ابر: چگونه OpenAI و مایکروسافت آزور را نشنوع می‌کنند OpenAI و مایکروسافت با هم همکاری می‌کنند تا آزمایش‌های بزرگ هوش مصنوعی را بر روی پلتفرم ابری Azure اجرا کنند، گام جدیدی برای بهبود عملکرد AI و سازگاری فناوری. این همکاری به توسعه‌ی مدل‌های پیشرفته کمک می‌کند. ۲۵ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش تحلیل کمی مدل‌های تولیدی مبتنی بر رمزگشای‌ها: نتایج جدید هوش مصنوعی مطالعه‌ی جدید OpenAI در تحلیل کمی مدل‌های تولیدی مبتنی بر رمزگشای‌ها، استانداردهای اعداد و بردارهای کیفیت روش‌ها را بررسی می‌کند به‌صورت جامع و کاربردی. ۲۴ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: ارتباط بین GAN، IRL و مدل های مبتنی بر انرژی این مقاله به بررسی ارتباط ژرف میان شبکه‌های مقابل (GAN)، یادگیری تقویتی معکوس (IRL) و مدل‌های مبتنی بر انرژی در هوش مصنوعی می‌پردازد. ۲۱ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: RL²، راهی سریع برای یادگیری تقویتی جدید این مقاله به بررسی روش نوین RL²، یک تکنیک هوش مصنوعی برای تسریع یادگیری تقویتی توسط OpenAI می‌پردازد و تأثیرات عمده آن را تحلیل می‌کند. ۱۹ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: معرفی و کاربرد Variational Lossy Autoencoder Variational Lossy Autoencoder یک مدل هوش مصنوعی فشرده‌سازی پیشرفته است که با حفظ کیفیت، حجم داده را به‌طور توجهی کاهش می‌دهد و فرکانس را حفظ می‌کند. ۱۸ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی درک عمیق‌تر: محدودیت‌ها و امکانات Neural GPU مدل Neural GPU، یک معماری کنولوشنال هوش مصنوعی است که می‌تواند الگوریتم‌های پایه را یاد بگیرد و گسترش یابد؛ اما محدودیت‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیری همچنان چالش برانگیز باقی مانده‌اند. ۱۲ آبان ۱۳۹۵ ۲ دقیقه