Результаты конкурса Retro Contest: кто стал лидером в разработке ИИ?
Результаты конкурса Retro Contest: Огляд и неожиданности
Ура! Первый раунд конкурса Retro Contest, воплощающего в себе вызов по разработке алгоритмов, обобщающих опыт прежних взаимодействий, подходит к концу. И, о боже, он оказался настоящим калейдоскопом идей! Искусственные умы участников блестяще сражались, но самые впечатляющие результаты выдало нечто вроде усовершенствования уже существующих алгоритмов — таких, как PPO и Rainbow. И вот тут начинается самое интересное: хоть кажется, что всё виртуозно, до идеала все же далеко — лучшая производительность всего лишь 4692 балла, в то время как теоретический максимум достигает целых 10 000! Эти цифры подтверждают, что наш бенчмарк Sonic является настоящим испытанием для сообщества, переходя через бурное море алгоритмических решений. В то время как смельчаки пытаются найти лучшие методы, очевидно, что простые трюки здесь не прокатят.
Статистика и участники
Участие команд
Вы только представьте себе — на протяжении двух месяцев в конкурсе зарегистрировалось 923 команды! Из них 229 осмелились представить свои решения на лидерборде. Ужасно много, правда? Автоматизированные системы оценки провели колоссальные 4448 оценок представленных алгоритмов, то есть почти 20 оценок на каждую команду. Участники наблюдали, как их коэффициенты растут на лидерборде, который базировался на тестовом наборе из пяти безумно нестандартных уровней, созданных с помощью редактора уровня. Вы можете увидеть, как агенты справляются с одним из них, кликнув на записи лидерборда.
Оценка и тестовые уровни
Получив обратную связь о своих подачах в виде баллов и видео, где агенты проходят тест на уровне, участники стали блестяще адаптироваться к условиям тестового набора. Поэтому для финальной оценки мы решили взглянуть на вещи под другим углом и использовали абсолютно новый тестовый набор. После закрытия подач, мы проверили последние разработки из топ-10 команд на 11 уникально созданных уровнях Sonic, трудом верстая их опытными дизайнерами уровней. Чтобы избавиться от излишнего шума, мы оценивали каждого участника на каждом уровне трижды с использованием разных случайных семян. И тут рейтинг изменился! Но не так уж значительно, что удивительно.
Топ-5 команд по баллам
Лидеры соревнования
А теперь ознакомьтесь с нашими лучшими командами:
| Ранг | Команда | Балл |
|---|---|---|
| #1 | Dharmaraja | 4692 |
| #2 | mistake | 4446 |
| #3 | aborg | 4430 |
| #4 | whatever | 4274 |
| #5 | Students of Plato | 4269 |
Победители конкурса
Победители на высоте!
- Dharmaraja: Это удивительная шестерка, выросшая из дружбы — Qing Da, Jing-Cheng Shi, Anxiang Zeng, Guangda Huzhang, Run-Ze Li и Yang Yu. Их решение — адаптация совместного PPO с поразительными улучшениями.
- Mistake: Два человека, Peng Xu и Qiaoling Zhong, заложили основы своих модификаций Rainbow.
- Aborg: Одинокий волк, Alexandre Borghi. Его работа — вариант совместного PPO, но с целым рядом интересных фишек.
Признание лучших отчетов
Награды за креативность
Кроме того, награда за лучший отчет досталась участникам, которые просто изумительно описали свои подходы в качественных эссе.
Лучшие вспомогательные материалы
Победителем в категории "Лучшие вспомогательные материалы" стал Tristan Sokol, блестяще создавший полезные блог-посты и инструмент для визуализации траекторий на уровнях Sonic.
Уроки и перспективы
Влияние конкурсов на развитие алгоритмов
Конкурсы способны перевернуть наши представления о том, что на самом деле работает лучшим образом. Участники бросают вызов самим себе, пробуя все новые и новые методы, и в этом конкретном конкурсе лучшие результаты не уходят далеко от тех, что мы считали удачными раньше. Восхитительно! Видели бы вы, как несколько из лучших решений использовали трансферное обучение и донастройку на основе обучающих уровней! А вот то, что некоторые из лучших подач оказались простыми адаптациями рискует пойти в историю — это показывает, насколько критически важны гиперпараметры, особенно в алгоритмах RL, таких как Rainbow DQN.
Будущее конкурса
Мы планируем запустить новый раунд конкурса через несколько месяцев. Ожидаем, что во второй раз участники не будут бояться экспериментировать и смогут пронести нечто совершенно необычное, теперь, когда могут всматриваться в гущу новшеств. Увидимся на старте нового раунда, готовьтесь к новаторским решениям на вершине таблицы лидеров!
И, конечно же, для тех, кто жаждет полезной информации о новейших веяниях в мире машинного обучения, не забудьте подписаться на наш телеграм-канал Здесь. Это ваш шанс быть в курсе свежих идей и обмена опытом!
Дополнительные ресурсы
В статье использованы LSI-ключевые слова, чтобы поддержать SEO-оптимизацию.
Заключение от Дмитрия Попова, эксперта № 1 в России и СНГ по AI автоматизации бизнеса
Ого, результаты конкурса Retro Contest действительно впечатляют! Интересно, как даже в рамках старых алгоритмов, таких как PPO и Rainbow, можно достичь новых вершин. Это напоминает нам о том, что совершенствование — это бесконечный процесс, где всегда есть место для улучшений.
Но самое важное, на мой взгляд, это перспектива — конкурсы помогают находить новые необычные решения, и каждый участник, независимо от места в рейтинге, привносит свою лепту в общее развитие. Так что, если вы ищете вдохновение или хотите повысить свои компетенции в области ИИ, я настоятельно рекомендую участвовать в таких мероприятиях.
И, само собой, для всех тех, кто хочет быть на волне новейших достижений и узнать, как внедрить все это на практике в своем бизнесе, добро пожаловать в наш Telegram-канал. Там мы делимся инсайтами, кейсами и полезными советами.
📲 Присоединиться к нашему Telegram-каналу и узнать, как ИИ поможет вашему бизнесу
Не упустите шанс быть на шаг впереди!
Ваш, Дмитрий Попов
Вопросы и ответы
Вопрос: Какой главный результат конкурса Retro Contest?
Ответ: Главный результат конкурса Retro Contest — это высокий уровень участия с 923 зарегистрированными командами и лучшая производительность рейтингом в 4692 балла при теоретическом максимуме в 10 000.
Вопрос: Сколько команд представили свои решения на лидерборде?
Ответ: Из 923 зарегистрированных команд, 229 осмелились представить свои решения на лидерборде конкурса.
Вопрос: Какой метод использовали победители конкурса Dharmaraja в своем решении?
Ответ: Команда Dharmaraja адаптировала совместный алгоритм PPO с поразительными улучшениями.
Вопрос: Каковы основные уроки, извлеченные из конкурса?
Ответ: Главные уроки конкурса заключаются в том, что участники экспериментируют с новыми методами, причем лучшие результаты часто близки к тем, что считались удачными ранее, подчеркивая важность гиперпараметров в алгоритмах RL.
Вопрос: Когда планируется следующий раунд конкурса?
Ответ: Ожидается, что новый раунд конкурса состоится через несколько месяцев, и участники смогут представить свои новаторские решения.
Вопрос: Кто стал победителем в категории "Лучшие вспомогательные материалы"?
Ответ: Победителем в категории "Лучшие вспомогательные материалы" стал Tristan Sokol за его блог-посты и инструмент визуализации траекторий.
Вопрос: Какие награды были вручены в рамках конкурса Retro Contest?
Ответ: В рамках конкурса были вручены награды за креативность и лучшие вспомогательные материалы участникам, заметно описавшим свои подходы и создавшим полезные материалы.
Вопрос: Какие алгоритмы использовали участники для оптимизации своих решений?
Ответ: Участники использовали такие алгоритмы, как PPO и Rainbow, а также применяли методы трансферного обучения и донастройку на основе обучающих уровней.
