DR-MPC: Deep Residual Model Predictive Control for Real-World Social Navigation
机器人如何安全地在表现出复杂运动模式的人们周围驾驶？模拟中的强化学习（RL）或深RL（DRL）具有一些希望，尽管许多先前的工作取决于模拟器无法精确地捕获真实人类运动的细微差别。为了解决这一差距，我们提出了深层剩余模型预测控制（DR-MPC），这是一种使机器人能够快速安全地从现实世界人群导航数据中执行DRL的方法。通过将MPC与无模型DRL融合，DR-MPC克服了大数据要求和不安全初始行为的传统DRL挑战。 DR-MPC…
Hong Kong to Introduce New APIS Requirements for Business Aviation by April 2025
香港将在 2025 年 4 月前实施新的商务航空高级旅客信息系统 (APIS) 要求。此更改将要求运营商在航班抵达香港之前提交详细的乘客和机组人员数据。了解时间表、数据要求、合规措施以及如何为这些关键的安全更新做好准备。文章 香港将在 2025 年 4 月前引入新的商务航空 APIS 要求首次出现在 Universal® Operational Insight 博客上。
Understanding and Implementing Medprompt
深入研究提示框架背后的细节Medprompt 策略各个组成部分的说明（图片取自 Medprompt 论文 [1] (https://arxiv.org/abs/2311.16452) 中的图 6）在我的第一篇博客文章中，我探讨了提示及其在大型语言模型 (LLM) 中的重要性。提示对于从 LLM 获得高质量的输出至关重要，因为它可以指导模型的响应并确保它们与手头的任务相关。在此基础上，尝试使用 LLM 解决用例时经常会出现两个关键问题：仅使用提示可以将性能提升到多远，以及何时您会咬紧牙关并决定微调模型可能更有效？在做出利用提示的设计决策时，需要考虑几个因素。像小样本提示和思路链 (CoT) [2
