OpenAI 推出 OpenAI Microscope 神经网络可视化工具
OpenAI 推出 Microscope，对八个视觉“模式生物”模型的每一重要层与神经元进行可视化，便于分析神经网络内部形成的特征。该工具面向可解释性研究，旨在帮助研究社区理解这些复杂系统。
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OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 发布 Safety Gym：面向强化学习智能体安全约束的评测环境与工具套件
OpenAI 发布 Safety Gym，一套用于衡量强化学习智能体在训练中遵守安全约束进展的环境与工具套件。该套件面向安全约束下的强化学习智能体评测，帮助测量其训练过程中的安全表现。
OpenAI NewsAI 评分3333 OpenAI 发布 Neural MMO：大规模多智能体游戏环境
OpenAI 发布 Neural MMO，一个面向强化学习智能体的大规模多智能体游戏环境，支持在持久、开放式任务中容纳大量且数量可变的智能体。该平台通过引入众多智能体与物种，带来更好的探索、差异化的生态位形成以及整体能力的提升。
OpenAI NewsAI 评分2626 OpenAI 发布 CoinRun：量化强化学习中的泛化能力
OpenAI 发布训练环境 CoinRun，用于衡量智能体将经验迁移到新情境的泛化能力，并已帮助厘清强化学习领域一个长期存在的谜题。该环境复杂度介于简单任务与传统平台游戏之间，比《刺猬索尼克》更简单，但对当前最先进算法仍构成值得挑战的泛化测试。
OpenAI NewsAI 评分5050 OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL 深度强化学习教育资源
OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL，一套面向任何人学习深度强化学习、成为熟练实践者的教育资源。该资源包含清晰的 RL 代码示例、教学练习、文档和教程。
OpenAI NewsAI 评分5050 OpenAI 推出可逆生成模型 Glow
OpenAI 提出可逆生成模型 Glow，采用可逆 1x1 卷积，在简化架构的同时延续了可逆生成模型的思路。该模型能生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并可发现用于操控数据属性的特征。OpenAI 同步开源了模型代码并上线在线可视化工具。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 发布八个模拟机器人环境及 HER 基线实现
OpenAI 发布八个模拟机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均基于过去一年的研究开发。这些环境已用于训练可迁移至实体机器人的模型，同时 OpenAI 还发布了一系列机器人研究课题请求。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI Baselines 新增 ACKTR 与 A2C 实现
OpenAI 在 Baselines 中发布 ACKTR 和 A2C 两个强化学习算法实现。A2C 是 A3C 的同步确定性变体，性能与之相当；ACKTR 比 TRPO 和 A2C 更节省样本，每次更新仅比 A2C 略多计算量。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，一个通过偶发人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该技术为迈向安全 AI 系统而开发，也适用于奖励难以明确指定的强化学习问题。
OpenAI NewsAI 评分4040 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。算法将在未来数月陆续发布，首批包含 DQN 及其三个变体。
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计划。
OpenAI News精选AI 评分6262 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，已与 OpenAI Gym 集成。
推荐理由：OpenAI 开源机器人仿真软件并接入 Gym，读者可了解早期机器人强化学习环境的开放入口。