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![arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日](/simg/b\ba6858cc5362071828a21c1cb0683c3c2b12b707.webp)
arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日
OpenAI O1代表了人工整体的重要里程碑，该里程碑在需要强大的推理能力的许多挑战任务上实现了专家级别的表现。Openai声称O1背后的主要techinique是秘密学习（Openai，2024a; b）。最近的作品使用诸如知识蒸馏之类的替代方法来模仿O1的推理风格，但是它们的有效性受到教师模型的能力上限的限制。因此，本文从强化学习的角度来解析了实现O1的路线图，重点关注四个关键组成部分：政策初始化，奖励设计，搜索和学习。策略初始化使模型能够开发类似人类的推理行为，使他们能够有效地探索解决方案空间的复杂问题。奖励设计通过奖励成型或奖励建模提供密集有效的信号，这是搜索和学习的指导。搜索在训练和测试阶段生成高质量的解决方案中起着至关重要的作用，这可以通过更多的计算产生更好的解决方案。学习利用通过搜索改进策略生成的数据，可以通过更多的参数和更多的搜索数据来实现更好的性能。现有试图重现O1的开源项目似乎是我们路线图的一部分或变体。共同强调了学习和搜索如何推动O1的进步，从而为LLM的开发做出了有意义的贡献。
具有替代输入的簇状态量子电路的有效经典模拟
我们提供了与团簇状态量子计算相关的纯纠缠系统的新例子，这些系统可以用经典方法高效模拟。在团簇状态量子计算中，输入量子位在布洛赫球的“赤道”处初始化，应用 CZ 门，最后使用 Z 测量或 cos(θ)X+sin(θ)Y 算子测量自适应地测量量子位。我们考虑修改初始化步骤时会发生什么，并表明对于有限度 D 的格，存在一个常数 λ ≈ 2.06，使得如果每个单独的量子位都处于在计算基础中对角线状态的迹距离 λ − D 内的状态，则该系统可以在从输出分布中采样的意义上在所需的总变差距离内进行经典模拟。例如，在 D = 4 的方格中，λ − D ≈ 0.056。我们开发了一个粗粒度版本的论证，它增加了经典有效区域的大小。在量子比特的方格中，经典可模拟区域的大小至少增加到约 ≈ 0.070，实际上可能增加到约 ≈ 0.1。结果推广到更广泛的系统，包括相互作用在计算基础上对角的量子系统，测量要么在计算基础上，要么对计算基础无偏。只想要简短的潜在读者
付款计划的申请被告的...
通过签名我的名字并在页面左侧初始化下面的五个空间中的每个空间中的每个空间，我发誓，上述所有有关我的财务状况的信息都是最新，准确且真实的。有意或故意提供虚假信息可能会导致您对重罪的加重伪证罪的起诉。对加重伪证的惩罚包括监禁不超过十（10）年，罚款不超过一万美元（10,000美元）。
CS480/680：机器学习作业简介1
1。（2分）在算法1中实现了感知器。您的实现应输入为x = [x 1，。。。，x n [∈Rd×n，y∈{ - 1，1} n，超平面参数的初始化w∈Rd和b∈R，以及训练集的最大传球数[建议的最大通行证= 500]。在Spambase数据集（在课程网站上可用）上运行您的感知算法，并绘制错误的数量（y -axis）W.R.T.通过（x轴）的数量。
通过持续的政策振兴
在离线增强学习（RL）中，预先训练的政策用于初始化和随后的在线微调。但是，与纯在线学习相比，现有方法遭受不稳定性和样本效率低。这是通过使用离线训练的策略模型来确定这些限制的这些限制。我们提出持续的政策振兴（CPR）是一种新型的高效，稳定的微调方法。CPR结合了一种定期的政策修订技术，将过度训练的政治网络恢复到完全学习能力，同时确保稳定的初始性能。这种方法可以进行微调，而不会受到低质量预训练政策的不利影响。与预先研究的研究相比，CPR在政策优化中具有自适应政策约束的新政策初始化。这种优化使新的政策与历史政治制定的行为政策接近。这有助于稳定的政策改进和最佳融合性能。实际上，CPR可以通过最小的修改无缝地集成到现有的离线RL算法中。我们通过广泛的实验来核心验证我们的方法的有效性，证明了与以前的方法相比，学习稳定性和效率的基础改善。我们的代码可在https://github.com/lamda-rl/cpr上找到。
IIOE-2新闻通讯，第8卷，第1期，2024年1月-Incois
对印度夏季季风降雨（ISMR）的季节性预测已在将近一个世纪的时间尝试，这是由于其对印度经济的巨大用处和居民的生计。已经做出了许多努力，以增强ISMR预测的技能，并使用大气 - 海洋通用循环耦合模型，但成功率有限。海洋初始化一直是重要参数之一。此案例研究显示了ISMR的耦合预测系统（CFSV2）模拟中改善海洋初始条件（IC）的影响。CFSV2用作印度气象部（IMD）的ISMR季节性预测的操作动力学模型。在这里，我们使用基于全球海洋数据同化系统（GODAS）分析的新的改进的海洋IC来初始化CFSV2的海洋组成部分来展示提高的ISMR技能。这种新分析比NCEP Godas更好，后者使用了早期的海洋模型MOM4P0D，并使用3DVAR同化方案同化了观察到的温度和合成盐度。但是，新的改进的GoDas分析使用MOM4P1海洋模型，并吸收观察到的盐度而不是合成盐度。，我们进行了仅在IC中有所不同的几乎相同模型实验的双组集，其中一组使用NCEP IC，另一组使用新的IC（NIC）。NIC实验显示了更好的ISMR预测技能。改进的海洋IC导致了耦合反馈系统中的海洋和大气变量的实质性改善，从而有助于提高ISMR技能，如示意图
BM62S2201-1 - Holtek
BM62S2201-1 是一款数字输出型气压传感器，支持 I 2 C 和 UART 通信模式。上电初始化后，系统会立即通过检查 SEL 引脚状态来判断通信模式。如果 SEL 引脚外部拉高，则选择 I 2 C 模式，此时 6 号引脚将切换为 SCL 功能，作为 I 2 C 通信的时钟线。如果 SEL 引脚拉低，则选择 UART 模式。在选择通信模式后，系统将立即执行第一次压力和温度测量，并等待主设备访问。
跳跃手术计算机视觉
摘要。研究人员和行业之间的共识指出，缺乏大型，代表性的注释数据集是手术数据科学领域进步的最大障碍。自我监督学习（SSL）的进步代表了一个解决方案，通过提供任务不合时宜的初始化来降低对大型标记数据集的依赖。然而，当前的自我监督学习方法对领域转移的鲁棒性尚不清楚，从而限制了我们对利用多种外科数据来源的效用的理解。将焦点从方法转移到数据，我们证明了基于SSL的初始化的下游值与预训练数据集的组成无关紧要。这些结果强调了一个重要的差距，当我们扩展自我监督的方法以构建通用的“ Foun-Dation模型”时，需要填补这一差距，该方法可以在手术领域内进行多种用例。通过受控实验的几个阶段，我们开发了预处理数据集组成的建议，这些数据集组成通过300多个实验，涵盖20个预训练数据集，9个手术程序，7个中心（医院），3个标签DATA设置，3个下游任务以及多次运行。使用此处描述的方法，我们在两个公共基准测试中均优胜于阶段识别的预先培训：cholec80上的2.2％，自动帕拉的培训最高为5.1％。
NXP eIQ™ 机器学习软件开发...
输出前缀：[] 最小热身运行次数：[1] 最小热身运行持续时间（秒）：[0.5] 图表：[mobilenet_quant_v1_224.tflite] 输入层：[] 输入形状：[] 输入值范围：[] 输入层值文件：[] 允许 fp16：[0] 要求完全委派：[0] 启用 op 分析：[0] 最大分析缓冲区条目：[1024] 用于导出分析数据的 CSV 文件：[] 最大委派分区数：[0] 加载模型 mobilenet_quant_v1_224.tflite 输入模型文件大小（MB）：4.2761 初始化会话用时 29.969 毫秒。运行基准测试至少 1 次迭代和至少 0.5 秒，但如果超过 150 秒则终止。 count=6 first=87280 curr=84477 min=84477 max=87280 avg=85015.3 std=1015 运行基准测试至少 50 次迭代和至少 1 秒，但如果超过 150 秒则终止。count=50 first=84593 curr=84484 min=84441 max=85168 avg=84582.6 std=148 平均推理时间（单位：美元）：热身：85015.3，初始化：29969，推理：84582.6 注意：由于基准测试工具本身会影响内存占用，以下内容仅是模型在运行时实际内存占用的近似值。请自行判断。峰值内存占用（MB）：init=7.03516 Overall=8.96875