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rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
人工智能：改变反馈的未来...
反馈是学生学习的重要组成部分。随着技术的进步使得具有评估功能的数字学习环境得以采用，从教育评估中获得的反馈的频率、交付格式和及时性也逐渐发生了变化。由人工智能 (AI) 驱动的先进技术使教师能够生成支持学生学习的不同类型的反馈。尽管数字技术在教育领域的应用迅速发展，但之前对教育反馈的研究主要集中在反馈实践的理论基础方面，这些研究在基于人工智能的技术的覆盖范围方面有限。本文旨在向研究人员和从业者介绍人工智能在反馈实践中应用的现状和未来，确定和组织人工智能用于反馈目的的潜在领域，并为教育反馈中的人工智能研究和实践建立场所。此外，还讨论了人工智能的三个分支（即自然语言处理、教育数据挖掘和学习分析）在反馈实践中的作用及其未来发展的潜在领域。
第 11 章 神经反馈
神经反馈通常被称为训练而不是治疗，因为它与体能训练相似，包括针对特定疾病的非特异性干预策略，以及需要多次重复才能产生积极效果。临床医生可能会应用多种干预措施来缓解同一种疾病的症状。EEG-生物反馈已被证明对一系列心理和医学状况有用。人们已经使用了多种方案来实现这一结果。可以说，神经反馈并不治疗任何特定疾病，而是 EEG-生物反馈优化了中枢神经系统，从而改善了各种认知、情感和稳态领域的一般功能。它通过重复应用来调节脑电活动来完成这项任务，因此更恰当地称为训练。
哪些神经反馈范式有效？
越来越多的证据支持了这样一种观点：最终的生物反馈是实时奖励与期望表现（例如出色的记忆检索）相关的神经回路感官愉悦感（例如，增强的视觉清晰度）。神经反馈是一种生物反馈，它使用实时感官奖励来奖励与某种表现（例如，准确和快速回忆）相关的大脑活动。工作记忆是人类智力的重要组成部分。挑战在于我们目前对神经认知功能障碍的理解有限，以及真正实时闭环反馈的技术困难。在这里，我们回顾了实时神经反馈的最新进展，以改善健康年轻人和老年人的记忆训练。随着特定神经生理功能的神经标志物的新进展，神经反馈训练应该有更好的针对性，而不仅仅是单一频率方法，包括频率相互作用和事件相关电位。我们的回顾证实了神经反馈训练在大多数研究中主要对改善记忆和认知起到一定作用的积极趋势。然而，训练通常需要数周时间，每周 2-3 次。我们回顾了各种神经反馈奖励策略和结果测量。此类训练中一个众所周知的问题是，有些人根本不对神经反馈做出反应。因此，我们还回顾了心理因素的个体差异文献，例如安慰剂效应和所谓的“BCI 文盲”（脑机接口文盲）。我们建议在神经反馈文献中使用神经调节敏感性或 BCI 不敏感性。未来的方向包括对轻度认知障碍、非阿尔茨海默氏症痴呆症人群进行急需的研究，以及在休息和睡眠期间使用 EEG 特征进行神经反馈以增强记忆并作为敏感的结果测量。
与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
fao letter-press-release.pdf-反馈全局
FAO途径报告中的显着方法论错误包括将肉排放到2050年，在分析中混合了不同的基线年，包括植物，水果和坚果消耗量增加的排放，这与饮食中替代肉类和牛奶无关的植物，水果和坚果消耗量[5]。此外，粮农组织做出了几种不适当的建模选择，例如忽略了饮食变化所避免的土地的潜在碳固执，而忽略了使用全国推荐的饮食（NRDS）冲突可持续健康的饮食，其中大多数并没有将可持续性置于他们的设计中，而不是使用诸如饮食饮食之类的型号。它还使用了自那以后已经过时的NRD，此后许多国家都更新了他们的肉类消费量[6]。例如，2022年的西班牙指南现在建议/周/周的肉类份量为0-3 [7]和2024年的德国指南，现在建议每周不超过300克肉[8]。组织呼吁粮农组织将其研究与其他经过同行评审的科学保持一致，例如EAT-Lancet和IPCC关于气候变化和土地的特别报告，这些报告估计节省了更高的排放。例如，IPCC引用了一项研究，该研究估计持续饮食（75％的肉和乳制品被谷物和豆类取代，每周只有一部分红肉）将全球排放量减少约5 GTCO 2 -eq每年[9] - 比FAO的估计高9倍。
朝着语义fMRI神经反馈
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2020年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.11.11.09.374397 doi：Biorxiv Preprint
短期神经反馈促进
图2：总延迟测量的示意图。A.用CFIR（红色）和RECT（蓝色）方法提取信封的速度准确折衷。cfir优于所有延迟值。本研究中使用的CFIR设置（100 ms的延迟）以十字为标志。b：使用光电传感器同步“大脑时间”（顶部）和“ PC时间”（底部）。EEG信号（大脑事件）由计算机注册，脑电图滞后。计算机将信号发送到屏幕，该信号由光电传感器测量，然后通过辅助EEG频道将其发送回计算机，该通道具有相同的EEG到PC滞后。整体延迟是从感兴趣的大脑事件（瞬时α波段振幅）到相应的光电传感器事件的时间，这两个测量都指的是PC时轴。c：零延迟α振幅，y 0（t）（红色）和光电传感器p（t）（蓝色）捕获的实时NFB。d：在y 0（t）和p（t）的互相关函数作为时间滞后的函数。互相关峰的时间对应于整个NFB潜伏期。
反馈⁃aware通过日志检测
arge⁃scale软件系统将面临一个特定的chal⁃lenge，即是异常检测。系统日志为异常检测提供了简单而常见的信息源。通常，管理员手动检查日志文件，并搜索问题⁃相关的日志条目，这是错误的且TIMETEDIOUS。为了减少人类EF⁃堡垒，研究人员提出了许多自动日志探测器[1⁃19]。但是，这些检测器在皇家世界工业系统中是不感染的。首先，大多数检测器典型地通过识别统计异常值来操作。特定检测器对系统的效用取决于其统计异常值与系统异常症状的一致性。通常，统计异常值和实际系统异常之间的差距可能会导致高误差率，并容易使异常检测器无法使用。第二，在系统更新期间可能会出现新的异常类型，并与现有的异常检测器发生冲突以产生误报。第三，杂项和复杂的对数数据包含巨大的噪声。这种噪声可能会误导探测器并进一步增加误报。