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World File Search System反馈
3 -Joseph Ticinovic - 反馈
■ 你的说服性文章有很好的想法，但需要更深入的开发。你可以改进第二段，举例说明援助如何防止国家之间的冲突。此外，在第三段关于善良使人感觉更好的文章中，试着更清楚地将其与富国应该帮助穷国的原因联系起来。如果你解释了基本需求援助如何帮助穷国发展，那么关于人权的第四段可能会更有说服力。试着添加更多细节，说明富国和穷国在合作时如何受益。你的开篇统计数据很好，但你可以更好地利用它们来支持整篇文章的主要观点。在进入下一个观点之前，充分解释每个观点，使你的论点更清晰。记得用“此外”和“因此”等词清楚地连接你的想法。
反馈：金融市场和经济活动
* Brunnermeier：普林斯顿大学经济系（电子邮件：markus@princeton.edu）；帕利亚：罗格斯商学院财政与经济学系（电子邮件：dpalia@business.rutgers.edu）； SASTRY：马萨诸塞州理工学院经济系（电子邮件：ksastry@mit.edu）；模拟人生：普林斯顿大学经济系（电子邮件：sims@princeton.edu）。gita gopinath是本文的男女编辑。我们感谢Yuriy Gorodnichenko，Atif Mian，Emil Verner和Claudio Borio以及普林斯顿和纽约联邦储备银行的研讨会参与者的有用评论。SIMS的工作得到了普林斯顿经济政策研究中心的部分支持。†访问https://doi.org/10.1257/aer.20180733访问文章页面以获取其他材料和作者披露声明。
MISO 对反馈的回应
MidAmerican 很高兴有机会就 2024 年 12 月 6 日提出的加快资源充足性研究提案向 MISO 提供意见。MidAmerican 支持 ERAS 提案，作为 MISO DPP 流程的替代途径，以获得支持负荷服务实体所经历的负荷增长所需的资源。虽然 MidAmerican 了解 MISO 对受影响系统研究几乎没有控制权，但我们担心受影响系统的项目成本仍将存在长期不确定性，因为此类研究比 ERAS 流程花费的时间要长得多。MISO 与 SPP 在联合输电互连队列项目上的合作是一个很好的例子，以新的方式解决这个协调问题，我们鼓励 MISO 与其他受影响的系统合作加快研究流程。MidAmerican 还参与了 MISO 输电所有者提交的意见。
使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
AI-500-070 联网驾驶员反馈
Applied Information 的低功耗监控 (LPM) 系列采用了最新的能耗和低功耗蜂窝通信技术。LPM 可轻松实时监控 RRFB 系统，旨在监控太阳能电池板、电池、按钮按下、激活和其他事件的运行状况。LPM 提供 4G 蜂窝通信、击倒检测和低于 20mA 的功耗，为管理太阳能 RRFB 系统提供了终极解决方案。
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