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二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
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。
通过在线学习中使用BUNDIT反馈
由于沟通成本高，联合学习（FL）系统需要采样每一轮培训的客户的子集。因此，客户采样在FL系统中起着重要作用，因为它影响了用于训练机器学习模型的优化算法的收敛速率。尽管其重要性，但如何有效地对客户进行采样的工作有限。在本文中，我们将客户取样作为在线学习任务，并使用Bandit反馈进行，我们使用在线随机镜下降（OSMD）算法来解决，该算法旨在最大程度地减少采样差异。然后，我们在理论上展示了我们的采样方法如何在广泛使用的均匀采样上提高联合优化算法的收敛速度。通过模拟和实际数据实验，我们从经验上说明了拟议的客户采样算法的优势，而不是统一采样和现有的基于在线学习的采样策略。所提出的自适应采样程序适用于此处研究的FL概率，可用于改善随机优化程序的性能，例如随机梯度下降和随机坐标下降。
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
基因语法定义了超螺旋介导的转录反馈
基因语法 - 基因的顺序和排列及其调节元素 - 塑造了自然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录深刻影响附近相邻基因的转录，但是这种作用的分子基础仍然很少了解。在这里，使用人类细胞中的集成报告基质电路，我们表明超串联介导的反馈以语法特异性方式调节相邻基因的表达。使用区域捕获Micro-C，我们测量了人类诱导的多能干细胞中超螺旋的plectonemes和语法特异性染色质结构的诱导依赖性形成。使用语法作为设计参数，我们构建了紧凑的基因电路，调整了各种递送方法和细胞类型的表达的平均值，方差和表达的序列。将超螺旋介导的反馈整合到基因调节模型中将扩展我们对天然系统的理解，并增强合成基因回路的设计。
基因语法定义超螺旋介导的转录反馈
基因句法（基因及其调控元件的顺序和排列）决定了天然和合成基因回路的动态协调。一个基因座的转录会极大地影响附近相邻基因的转录，但这种影响的分子基础仍不太清楚。在这里，我们使用人类细胞中的集成报告电路，表明超螺旋介导的反馈以句法特异性的方式调节相邻基因的表达。使用 Region Capture Micro-C，我们测量了人类诱导多能干细胞中超螺旋多聚体的诱导依赖性形成和句法特异性染色质结构。使用句法作为设计参数，我们构建了紧凑的基因回路，调整了不同传递方法和细胞类型中表达的平均值、方差和化学计量。将超螺旋介导的反馈整合到基因调控模型中将扩大我们对天然系统的理解并增强合成基因回路的设计。
rem高级设计利益相关者反馈
直接能量担心Aeso单方面确定在没有发电机的物理日期承诺的情况下，必须创建DAC产品。这不是能源市场在整个非洲其他地区的运作方式，也不需要他们在艾伯塔省的工作方式。通常，精心设计的现货能源市场还将以财务日期市场为特色，这将导致所需资源的物理单位承诺以满足需求。就没有发生的程度，然后像Aeso这样的系统运营商可能会涉及影响市场清算价格的其他承诺，然后影响能源奇异商品的贸易。DAC威胁要无情地分叉这个市场。直接能源认为将能力产品纳入与政府维持唯一能源市场的政策方向相反。DAC只是过渡了传统的能力市场设计，并创建了日常的小时容量产品，该产品将有助于增加消费者的成本，静音能源价格信号并限制零售产品差异化。疏远可靠性成本与能源价格的疏远将损害可靠性以及指导创新和投资的能源价格形成。
巴拉克风电源反馈表格
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