Cognitive Networks and Implicit Bias
作为认知心理学教授，我教授认知网络以及我们如何组织，组织和回应周围的世界。我们能够快速而灵活地处理和对周围的物品进行分类，了解它们是什么，并且……
从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 是一种将语言模型与人类偏好保持一致的有效方法。RLHF 的核心是学习用于对人类偏好进行评分的奖励函数。学习奖励模型的两种主要方法是 1) 训练显式奖励模型（如 RLHF）和 2) 使用通过直接偏好优化 (DPO) 等方法从偏好数据中学习的隐式奖励。先前的研究表明，DPO 的隐性奖励模型可以近似训练有素的奖励模型，但尚不清楚 DPO 在多大程度上可以推广到分布……
Explicit v. implicit rationing-ctd.
关于继续对话的精神，关于明确诉隐性配给的一些有趣的论文。 David Mechanic捍卫了BMJ（1995）中隐性配给的，以及他在1990年代初在美国的NHS和托管护理之间看到的一些比较。 Len Doyal为[…] Post eff. v。隐式配给ctd提出了理由。首次出现在偶然的经济学家中。
Explicit v. implicit rationing
美国医师学院伦理学手册的出版引起了很多评论。亚伦（Aaron）掌握了两篇文章，评论表明，人们对医生在使用成本和有效性信息做出临床决策中的作用非常强烈。总而言之，我想到了这是偶然的经济学家首次出现的《明确案》。
Language Models Improve When Pretraining Data Matches Target Tasks
每个数据选择方法本质上都有一个目标。实际上，这些目标通常通过基准驱动的迭代隐式出现：研究人员制定了选择策略，火车模型，测量基准的性能，然后相应地完善。这提出了一个自然的问题：当我们明确地进行优化时会发生什么？为了探讨这一点，我们提出了以基准为目标的排名（BETR），这是一种基于与基准培训示例的相似性选择预训练文档的简单方法。 betr嵌入基准示例和在共享空间中的预处理文件样本，分数……
Further education colleges need support to invest in young people | Letter
在沿海城镇和其他地方下降的各个年龄段的人都可以从更多的学习机会中受益。您可能会说，对大学的支持是隐式的 - 但这正是公众脑海中大学部门的隐形性，解释了对它们的缺乏物质投资的解释。毫无疑问，大学已经吸收了许多来自沿海城镇的年轻人 - 当然不是故意的，也不应为此命名。但这是对大学部门价值的普遍升值的结果。继续阅读...
Is Your Model Fairly Certain? Uncertainty-Aware Fairness Evaluation for LLMs
最近快速采用大语模型（LLMS）强调了基准对其公平性进行基准测试的关键需求。传统的公平度量指标集中在基于离散准确性的评估（即预测正确性）上，无法捕获模型不确定性的隐式影响（例如，尽管精度相似，但还是对一个组的更高模型置信度更高，而另一组的置信度更高）。为了解决这一限制，我们提出了一个不确定性意识的公平度量，ucerf，可以对模型公平进行精细的评估，与…
World-Consistent Video Diffusion With Explicit 3D Modeling
作为主导视觉内容生成的扩散模型，已经努力使这些模型适应多视图图像生成以创建3D内容。传统上，这些方法通过仅产生RGB框架来隐式学习3D一致性，这可以导致培训中的工件和效率低下。相比之下，我们建议在RGB框架并肩生成归一化坐标空间（NCS）框架。 NCS框架捕获每个像素的全局坐标，为3D一致性提供了强大的像素对应关系和明确的监督。另外，通过共同估计RGB和NCS框架…
Book Review- ‘Profits and Persecution: German Big Business in the Nazi Economy and the Holocaus
彼得·海斯（Peter Hayes）撰写了这本书：利润和迫害：纳粹经济和大屠杀中的德国大企业。耶鲁大学的蒂莫西·几内亚（Timothy Guinnane）回顾了这本书：纳粹政权的怪物激发了广泛而持续的努力，以了解如此众多的演员和机构如何参与野蛮。该卷返回到隐式的问题[…]
中国将秘密代表团派往华盛顿谈判交易协议，同时发誓要“永远不会与特朗普交谈”，因为CPI又下降了（但是...但是...但是...但是...关税是通货膨胀...或者“也许是“缺乏关税的通货膨胀是临时性的”），S＆p在绿色的年度中加入了nasdaq 100，最终将所有'plate'plantion'plantion unogn'plansion'plansion'plansion'plansion''这次是主流媒体和建立。随着不确定性的蒸发，它们会在几天内都充满活力吗？也许，也许是时候忽略情绪调查（及其明显的隐式偏见）了，忽略了不停地宣传的宣传，而是观察硬数据。现在，由于我们了解了中国的征求力，我们
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
Weekend read – Economics after empire: Rebuilding the discipline on moral foundations
来自Asad Zaman和Wea教育学博客第1节：简介 - 根据标准叙事质疑宏伟的叙述，欧洲的崛起是由上级机构，理性治理和科学进步的驱动的。财富，权力和现代性被视为欧洲内部美德的自然成果，即汇报，效率和纪律。隐式或明确的社会科学 - […]
最近的大型语言模型（LLMS）的进步引发了人们对工具协助LLMS解决现实世界挑战的越来越多的研究兴趣，该挑战要求对工具使用功能进行全面评估。虽然先前的作品重点是根据单个转弯用户提示进行评估对无状态的Web服务（RESTFUL API），或者是基于单个转弯的对话框轨迹，但ToolsAndbox包括已实行的工具执行，工具之间的隐式状态依赖关系，工具之间的内置用户模拟器，支持机上的对话评估和用于Intermediped和entermediped和最终的动态评估策略的内置用户模拟器
Video Friday: Loco-Manipulation
Video Friday 是每周精选的精彩机器人视频，由 IEEE Spectrum robotics 的朋友收集。我们还发布未来几个月即将举行的机器人活动的每周日历。请将您的活动发送给我们以供收录。Eurobot Open 2024：2024 年 5 月 8 日至 11 日，法国拉罗什河畔ICRA 2024：2024 年 5 月 13 日至 17 日，日本横滨RoboCup 2024：2024 年 7 月 17 日至 22 日，荷兰埃因霍温Cybathlon 2024：2024 年 10 月 25 日至 27 日，苏黎世享受今天的视频！在这项工作中，我们展示了 LocoMan，这是一种灵巧的
Rediscovering celestial mechanics with machine learning
一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。为此，他们训练了一个“图神经网络”，以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后，他们使用符号回归发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
