XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System层次化
层次强化学习兴趣点建议
随着基于位置的服务的日益普及，准确的推荐点（POI）已成为一项关键任务。尽管研究技术精通处理数据，但是当涉及到商品中，它们在用户POI选择中的多样性和动态性方面缺乏，尤其是从复杂的历史行为中提取关键的signals。为了挑战这一挑战，我们介绍了层次加强学习预处理框架（HRL-PRP），该框架可以将其整体化为现有的建议模型，以效率优化用户配置文件。HRL-PRP框架采用了两层决策过程，其中高级过程决定了修改配置文件的必要性，而低级过程则侧重于在配置文件中选择POI。通过评估多个真实世界数据集，我们证明了HRL-PRP在各种建议性能指标中超过了现有的最新方法。
用于证明量子的线性系统的完整层次...
量子纠缠是现代物理学的核心特征之一，确定量子系统中何时存在纠缠的问题是其最活跃的研究领域之一 [1, 2]。该领域中特别令人感兴趣的是确定给定子空间是否纠缠的问题。也就是说，确定子空间中的每个纯态是否都是纠缠的（即不是乘积态）[3, 4]。在两个量子系统的二分设置中，证明子空间中纠缠的标准用途之一是，任何支持在纠缠子空间上的混合量子态必然是纠缠的 [5, 6]，但近年来还出现了许多其他应用。例如，纠缠子空间可用于构造纠缠见证 [7, 8] 并执行量子纠错 [9, 10]。该问题及其稳健变体的进一步应用包括确定 QMA(2) 协议的性能、计算纠缠的几何测度以及确定平均场哈密顿量的基态能量等 [11]。（对于更多应用，参考文献 [11] 包含了量子信息和计算机科学中 21 个等效或密切相关的问题的汇编！）在三个或更多量子系统的多部分设置中，子空间的纠缠有不同的概念。完全纠缠子空间不包含任何乘积态 [6]，而真正纠缠的子空间是不包含任何跨二分乘积态的子空间（真正纠缠的要求比完全纠缠更严格）[12, 13]。完全纠缠子空间可用于局部区分纯量子态 [14, 15]，而真正的纠缠子空间已被证明可用于量子密码学 [16]。确定子空间是否纠缠是一个
enarhft：高频交易的有效层次增强学习
高频交易（HFT）使用计算机算法在短时间（例如第二级）中做出交易决策，该决策被广泛用于加密货币（Crypto）市场（例如比特币）。钢筋学习（RL）在Financial Research中表明，在许多Quantative交易任务上表现出色。但是，大多数方法都集中在低频交易上，例如日级，由于两个挑战，不能直接应用于HFT。首先，用于HFT的RL涉及处理非常长的轨迹（例如每月240万步），这很难优化和评估。其次，加密货币的急剧价格波动和覆盖趋势变化使现有算法无法保持令人满意的性能。为了解决这些挑战，我们提出了一种用于Hig f Reding（Earnhft）的方法，这是一个新颖的HFT三阶段层次RL框架。在第一阶段，我们计算了一个基于动态编程的最佳动作值，以提高二级RL代理的绩效和训练效率。在第二阶段，我们为不同的市场趋势构建了不同的RL代理，以回报率为特色，其中数百个RL代理人接受了不同的回报率偏好训练，只有一小部分将根据其盈利能力选择到池中。在第三阶段，我们训练了一个分钟级别的路由器，该路由器动态从泳池中挑选第二级代理商，以在不同市场上取得稳定的性能。通过在高保真仿真交易环境中对加密市场的各种市场趋势进行广泛的实验，我们证明，在3个流行的财务标准中，Earnhft显着超过了6个最先进的基线，超过了亚军的盈利者30％。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
军事武器人工智慧(AI)化对战争伦理影响之研究
2019年，https://brokingdefense.com/2019/10/ethical-ai-for-war-defense-innovation-board-says-it-can-be-done/，
M&E 的 AI 需求层次 媒体行业的“层次结构...
人工智能是一门跨多个学科的科学领域，包括计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学、电子工程、语言学和信息理论。机器学习常常被描绘成人工智能，但智能比统计学习更广泛、更复杂。后者也过于依赖大量手工标记的训练集和大量的计算，因此不能算作智能。在人工智能的四个主要组成部分中，也许没有比知识表示和推理更重要、更困难或更容易被误解的了。因为要成为人工智能，应用程序需要代理。经过训练可以从标记的训练集中识别狗和猫的分类器是一个大规模的计算傀儡。能够在现实世界中做出决策的自动驾驶汽车是一个能够推理和理解因果关系的代理。因此，在大多数人工智能学术定义中都引用了代理，这一点并不奇怪，其中最出名的就是 Shane Legg 的“未知可计算环境中代理的优化行为”。但要拥有代理，人工智能应用程序必须“了解”我们生活的世界，并能够对其进行推理（特别是在因果关系方面）。我们所感知的现实是一个俄罗斯套娃式的结构，由低级符号聚集成高级符号。亚原子粒子聚集成原子，原子聚集成细胞，细胞聚集成器官，器官聚集成生物体等。能够理解这种结构，能够将每个符号簇抽象为另一个更抽象、更高阶的符号，并推理它们之间的关系，这需要智能。知识表示的作用就是：构建基于机器的逻辑，将低级数据（数字、一组像素、一组单词）抽象为符号（对象、情感、概念、镜头、场景、故事），然后可以将其表达出来形成知识。这就是为什么知识表示是人工智能的本质。
层次 - 孔子 - 电信 - 碳 - 碳 - 纳米纤维 -
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潜在代码为层次机器人控制中的桥梁
图1：作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察，一个大语言模型（LLM）生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制，以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同，我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环，从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行，并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时，操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作，而LLM更新则较不频繁，从而有效，现实世界中的推断。