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从大语言模型反馈中对强化学习的奖励分析
正确的奖励模型规范是增强学习的众所周知的挑战。手工制作的奖励功能通常会导致效率低下或次优政策，并且可能与用户值不符。从Human Feffack中学习的强化学习是一种成功的技术，可以减轻此类问题，但是，人类反馈的收集可能会很费力。最近的著作已从预先训练的大语言模型而不是人类中征求反馈，以减少或消除人类的努力，但是，在存在幻觉和其他错误的情况下，这些方法会产生较差的表现。在本文中，我们研究了从大语言模型反馈中进行强化学习的优点和限制，并提出了一种简单而有效的方法，用于征求和将反馈作为基于潜在的塑造功能。我们从理论上和经验上表明，与先前的工作相比，我们的方法会导致更高的政策回报，即使有重大的排名错误，并消除了对奖励功能进行复杂后处理的需求。
法律行业的人工智能伦理
深度学习/神经网络：机器学习的一个子集，其中人工神经网络（受人脑启发的算法）从大量数据中学习。与我们从经验中学习的方式类似，深度学习算法会重复执行一项任务，每次都会对其进行一些调整以改善结果。
仅限保费计划 (POP)
如果难以通过非歧视评估，雇主可能会发现使用 20% 最高薪群体 HCE 确定作为报告谁是 HCE 的替代方法会更有利。无论雇主使用哪种方法，对于从同一日历年开始的所有计划年度，所有福利计划（退休和非退休）都必须使用相同的 HCE 确定方法。
由人工智能驱动的施工洞察
OxBlue 的 AI 分析功能简化了项目审查周期，因此您可以快速了解有关工地的最重要信息并根据需要采取行动。启用后，我们的 AI 引擎和报告算法会定期审查项目图像，分析现场活动、移动和安全模式，并自动将性能见解直接发布到 OxBlue 界面中的仪表板。
这是世界上最聪明的花园吗？
但是，在AWS支持的情况下，自然历史博物馆创建了一种分类等效引擎，这是一种算法，该算法会自动匹配全球和英国分类学之间的名称。例如，通常有20个样本将大约一天的研究人员进行匹配。现在不到五分钟，没有人为错误的风险。更快，更准确，这已经在加速博物馆的英国生物多样性研究。
二氧化硅的各向异性气相 HF 蚀刻以释放 Si 微结构
制造微机电系统 (MEMS) 的两种主要方法是体微加工技术和表面微加工技术。在体微加工的情况下，可移动结构的制造是通过选择性蚀刻掉结构层下面的处理基板来完成的，而在表面微加工中，一系列薄膜沉积和对堆栈中特定层（称为牺牲层）的选择性蚀刻产生最终所需的悬浮微结构。这两种 MEMS 制造方法的关键步骤是控制释放区域，从而精确定义柔顺机械结构锚 [1]，如图 1 a 和 b 所示，显示了锚的底蚀。湿法或干法蚀刻工艺都可以去除牺牲层，使用前一种方法会遇到粘滞，而后一种方法会引入污染或残留物 [2]。选择牺牲层时需要考虑的重要设计因素包括：(i) 沉积膜的均匀性和厚度控制、(ii) 沉积的难易程度、(iii) 蚀刻和沉积速率、(iv) 沉积温度以及 (v) 蚀刻选择性。光刻胶由于易于蚀刻（使用氧等离子体或有机溶剂）且不会损害大多数结构材料而被用作牺牲层 [3–6]。然而，该工艺仅限于低温
使用EEG
摘要：使用脑电图的情绪识别已被广泛研究，以应对与情感计算相关的挑战。在EEG信号上使用手动特征提取方法会导致学习模型的最佳性能。通过深度学习的进步作为自动化功能工程的工具，在这项工作中，已经提出了手动和自动特征提取方法的混合体。不同大脑区域中的不对称性在2D载体中被捕获，称为ASMAP，从EEG信号的差分熵特征中捕获。这些ASMAP随后用于使用卷积神经网络模型自动提取特征。已将所提出的特征提取方法与差分熵和其他特征提取方法（例如相对不对称，差异不对称和差异尾巴）进行了比较。使用SJTU情绪EEG数据集和DEAP数据集进行了基于类数量的不同分类问题的DEAP数据集进行实验。获得的结果表明，提出的特征提取方法会导致更高的分类精度，从而优于其他特征提取方法。使用SJTU情感EEG数据集，在三级分类问题上达到了97.10％的最高分类精度。此外，这项工作还评估了窗口大小对分类精度的影响。
