DeepMind推出分布式深度强化学习架构IMPALA，让一个Agent学会多种技能

目前，深度增强学习（DeepRL）技术在多种任务中都大获成功，无论是机器人的持续控制问题，还是掌握围棋和雅达利的电子游戏。不过，这些方面的进展仅限于孤立任务。完成每一项任务都要单独调试、训练agent。 在最近的工作中，我们研究了如何训练单一agent去执行多种任务。 今天，我们发布了DMLab-30。这是一组新任务，包含了在统一视觉环境、通用动作空间（action space）中的多种类型挑战。

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