研究人员开发了用于创建高效强化学习控制器的新方法，这些控制器可以在低功耗硬件上运行。一种方法，“学习量化连续控制器”，使用量化感知训练来创建每个权重和激活仅需要2-3比特的策略，在FPGA上实现微秒级推理时间和微焦耳级能耗。另一种方法，“可微分无权控制器”，学习逻辑电路，这些电路可以编译成FPGA兼容的电路，具有单时钟周期延迟和纳焦耳级能耗，同时保持与标准深度策略相当的性能并提供可解释的连接性。 AI
影响 使得在资源受限设备上部署先进的AI控制系统成为可能，降低了延迟和能耗。
排序理由 两篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了为嵌入式硬件创建高效AI控制器的创新方法。
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