清华DSAC系列算法深度剖析：以50%优势超越OpenAI与DeepMind

在人工智能的快速发展中，强化学习成为实现机器高度智能化的关键。清华大学深度强化学习实验室在强化学习领域取得重大突破，开发出DSAC及DSAC-T系列算法。这些算法通过模拟人类对环境的真实感知，构建动作空间概率模型，在复杂环境中动态调整动作概率分布，实现了显著的性能提升，在基准测试中领先OpenAI的PPO和DeepMind的DDPG算法50%以上。此外，团队在机器学习顶会NIPS2024中发布了结合扩散模型的DACER算法，再次刷新了强化学习的性能记录。

为解决强化学习中的过估计问题，DSAC系列算法引入分布式回报学习机制，提高了值估计的精度。同时，针对学习不稳定性和参数敏感性问题，DSAC-T算法进行了三方面改进。此外，团队提出的RAD优化器从动力学视角优化了神经网络参数更新过程，确保了训练长时域的稳定性和快速收敛，性能远超主流优化器。这些算法和技术已集成入团队开源的最优控制问题求解软件GOPS中，该软件已应用于自动驾驶、物流机器人等多个领域，预示着具身智能时代的到来。