<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Self-Play on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/self-play/</link><description>Recent content in Self-Play on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Thu, 11 Jun 2026 17:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/self-play/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному</title><link>/articles/curriculum-dlya-obucheniya-s-podkrepleniem/</link><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 17:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/curriculum-dlya-obucheniya-s-podkrepleniem/</guid><description>&lt;h1 id="curriculum-для-обучения-с-подкреплением-от-простого-к-сложному"&gt;Curriculum для обучения с подкреплением: от простого к сложному&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Представьте, что вы учите ребёнка шахматам, сразу бросив его против гроссмейстера. Ребёнок получит 0 полезного опыта: он проиграет быстро, не поймёт почему, и перестанет пробовать. Именно с такой проблемой сталкиваются агенты обучения с подкреплением (RL) при попытке решить по-настоящему сложные задачи «в лоб».&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Решение — &lt;strong&gt;Curriculum Learning для RL&lt;/strong&gt;: метод, при котором агент обучается не сразу на финальной сложной задаче, а проходит продуманную последовательность задач, от простых к трудным. Этот принцип лежит в основе самых громких достижений RL-систем последнего десятилетия.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>