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llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
与工业 4.0 相一致的智能制造技术
旁遮普工程学院（等同于大学）（PEC）起源于 1921 年在拉合尔成立的穆加尔普拉工程学院，1953 年迁至现校区，成为旁遮普大学的附属 PEC。该学院于 2003 年通过 MHRD 通知成为等同于大学的学院，并于 2009 年更名为 PEC 理工大学。它是一所资助机构，由印度政府昌迪加尔联邦属地管理。该学院拥有 146 英亩的广阔而虔诚的校园，也是昌迪加尔建筑学院的所在地。学术和行政流程与印度的 IIT 相似。学院由充满活力的理事会管理，由著名实业家 Sh. Rajinder Gupta 担任主席。学院由一名任期 5 年的理事领导；该职位相当于大学副校长。该学院提供 11 个本科 B. Tech.、01 个 B Des 课程和 14 个研究生 M. Tech. 课程，涵盖工程和技术的各个学科。成为大学后，该学院还开设了工程、科学、管理、人文和社会科学等各个学科的博士学位课程。本科和研究生课程的录取分别通过国家级考试 JEE（Mains）和 GATE。学院设有 11 个学术部门、2 个中心和 2 个卓越中心。
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
小语言模型的偏好一致蒸馏
与SLMS相比，LLMS与人类偏好相比表现出Supe-050 Rior对齐（OpenAI，051 2024; Georgiev et al。，2024）。因此，ex-052 iSting Works llms作为教师提炼053偏好知识（Bai等人，054 2022; Cui等。，2023; Tunstall等。，2024; Wang 055等。，2024; Yuan等。，2024）。所有这些作品056模型在LLM中的模型偏好知识比较了成对响应。例如，Bai 058等。（2022）使用对059培训奖励模型的教师注释的响应，该奖励模型通过加强学习指导学生060。同样，Tunstall 061等。（2024）采用教师模型以偏爱-062 ence注释，但使用蒸馏的直接优先优化 - 064（Rafailov等人）直接优化了学生063模型（Rafailov等人。，2023）在注释数据集上。065然而，这些066“教师通知者”提供的监督信号采用订购067
通过解释 - 一致性的芬特培养
经常会产生不一致的解释，并在非常相关的问题上进行解释（Chen等人，2023b）。实际上，LLMS甚至常常难以回答同一问题的重塑（Sclar等人，2023;张等。，2023）。目前尚不清楚适应LLM的流行方法，例如从人类反馈中监督的填充或加强学习能够解决此问题。我们通过引入解释 - 一致性登录（EC-FINETUNING）来解决此问题。ec-芬特列列列列斯在合成数据上的LLM精确构建以包含一致的规定。我们从一个问题解释对开始（例如，麻雀可以飞吗？”，“所有的鸟都可以飞”），产生一组相关问题（例如，“可以飞翔？”），然后回答与初始解释一致的相关问题（例如，“所有鸟类都可以飞行，以便企鹅可以飞”）。我们通过提示LLM来生成综合数据，这可能与解释LLM相同或不同。我们将EC-FINETIND应用于提问数据集，并发现它在四个芬口数据集中将自然语言解释的一致性提高了10.0％，也将七个分发数据集的概括（ +4.5％相对）概括为七个未见到的数据集（ +4.5％）。这表明EC-Finetuning通常对于帮助用户从其解释中构建LLM的心理模型很有用（见图1）。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
Uniqure宣布与FDA的一致性有关亨廷顿氏病AMT-130加速批准途径的关键要素
本新闻稿包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的前瞻性陈述。除历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性的陈述，通常由诸如“预期”，“相信”，“可以”，“可以”，“建立”，“估算”，“期望”，“目标”，“目标”，“”“期待”，“期待”，“期待”，“五月”，“五月”，“潜在”，“潜在”“预测”，“”“““”““”和“表达”，“”和“”，“”和“”前瞻性陈述基于管理层的信念和假设以及本新闻稿之日起可用于管理的信息。这些前瞻性陈述的示例包括但不限于有关的陈述：加速批准途径的可用性以及对AMT-130的额外批准研究的需求；该公司启动BLA RECRINCE活动的计划；该公司有能力为亨廷顿氏病的人们提供潜在的改变生活的疗法以及与之相关的时间表；该公司在2025年上半年与FDA进一步互动的计划； AMT-130的潜在临床和功能效应；该公司计划继续临床开发AMT-130；该公司关于I/II期研究的第三个队列的入学计划； NFL在CSF中的实用性是治疗益处的有效生物标志物。由于许多原因，公司的实际结果可能与这些前瞻性陈述中的预期有重大差异。这些风险和不确定性包括：与AMT-130的I/LL临床试验有关的风险，包括该试验中临时数据的风险可能无法预测后来的数据读数，这些数据将作为进一步监管互动的基础；与公司与监管机构的当前和未来互动有关的风险可能会影响临床试验的启动，时机和进度，其BLA提交计划以及监管批准的途径；与公司在AMT-130相关的业务发展工作的能力有关的风险；与公司使用倾向加权外部控制有关的风险与迄今为止临床结果的统计分析有关，以及监管机构是否会接受公司的方法作为加速批准的基础；与公司使用名义P值作为其统计分析的基础相关的风险；公司正在评估的测量是否继续被视为疾病进展的强大和敏感的测量；无论是RMAT指定还是任何加速途径，都将导致监管批准；公司继续建立和维护实现目标所需的基础设施和人员的能力；该公司在管理当前和未来的临床试验和监管过程方面的有效性；该公司在临床试验中证明其基因治疗候选者的治疗益处的能力；基因疗法的持续发展和接受；公司获得，维护和保护其知识产权的能力；以及公司为运营提供资金并根据需要和可接受的条件筹集额外资本的能力。这些风险和不确定性在公司定期提交给美国证券交易委员会（SEC）的“风险因素”的标题“风险因素”中更全面地描述，包括其在2024年2月28日向SEC提交的10-K表格报告的年度报告，其季度报告是在5月7日在2024年5月7日上提交的表格，该报告于8月1日至2024年5月7日，20024年11月5日，在2024年11月5日和2024年，并在2024年12月5日，并在2024年，以及该公司在2024年，以及该公司的其他时间。鉴于这些风险，不确定性和其他因素，您不应对这些前瞻性陈述过不依赖，除非法律要求，否则公司没有义务更新这些前瞻性陈述，即使将来有新的信息可用。
一致| 2024年秋季
今年，我们欢迎有史以来最大的一年级课程，这是一名来自纪录的3,801名申请人的219名护理学生。我们硕士和博士课程的额外优势为我们的所有计划带来了1,000多名护理学生的总数。2024年12月开业庆祝了150名毕业于护理学生的二级科学学士学位。这种入学率增长至关重要；需要我们的需求毕业生来满足康涅狄格州和全国其他医院和其他临床设施不断增长的需求。为了在他们的护理教育旅程中支持学生的各种需求，我们很自豪地强调了由切尔西·塞科基（Chelsea Cichocki）领导的新的UConn护理中心。在第39页上了解有关切尔西的更多信息。今年护理学院的一项巨大活动一直在为我们的新五层楼高的最先进的建筑计划，该建筑将为我们的扩大入学人数提供急需的资源。以学生为中心的创新设计突出了灵活的教室，剪裁模拟实验室以及整体学习空间的使用，以准备本科生和研究生护士临床医生，教育工作者，领导者和科学家。支持护理学院的研究重点是整个寿命的健康平等，新的护理研究中心将包括生物行为，睡眠和运动实验室。阅读有关10月30日在第4页的10月30日开创性的更多信息。当我们为UConn护理的未来增长做准备时，我们仍然致力于促进所有人的卫生公平性的卓越教学，研究，实践和服务的传统。新的赠款资金，历史奖学金支持和合作伙伴关系正在帮助我们实现创新，基于循证和关怀护士的愿景，这些护士改变了医疗保健并促进所有人的健康公平。作为我们UConn护理社区的重要成员，您在学校的生活中至关重要。uConn护理不会是今天的位置，也不是未来的地方，没有您！