OpenAI 发布强化学习算法 PPO
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），其表现与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参都简单得多。PPO 因易用且性能良好，已成为 OpenAI 默认的强化学习算法。
推荐理由：OpenAI 公开 PPO 算法并说明其相比当时 SOTA 更易实现和调参，可了解该方法的提出背景。
#开源/仓库
OpenAI News精选AI 评分6262
OpenAI NewsAI 评分3434 OpenAI 开源基于 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人仿真库
OpenAI 开源了一个基于 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人仿真库，该库源自其过去一年的机器人研究。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 开源强化学习复现项目 Baselines，首批发布 DQN 及三个变体
OpenAI 开源内部项目 OpenAI Baselines，目标是以与已发表结果相当的性能复现强化学习算法。首批发布包含 DQN 及其三个变体，其余算法将在接下来几个月内陆续放出。
推荐理由：OpenAI 开源内部强化学习复现项目 Baselines，首批放出 DQN 及三个变体，可了解其复现思路与后续发布节奏。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布开源机器人仿真软件 Roboschool
OpenAI 发布 Roboschool，这是一款用于机器人仿真的开源软件，并已与 OpenAI Gym 集成。
推荐理由：OpenAI 开源机器人仿真软件并接入 Gym，读者可了解其与既有强化学习环境的衔接方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布强化学习工具包 Gym 公测版
OpenAI 发布强化学习工具包 OpenAI Gym 的公测版，用于开发和比较 RL 算法。它包含一套持续扩充的环境，涵盖模拟机器人和 Atari 游戏，并提供一个用于比较和复现结果的站点。
推荐理由：OpenAI 公开强化学习工具包 Gym 的 beta 版，可了解其环境套件与结果对比站点的定位。