大部分关于学习人工智能代理符号模型的研究都集中在具有固定模型的代理上。这种假设在代理能力可能由于学习、适应或其他部署后修改而发生变化的环境中不成立。在这种环境下对代理进行有效评估对于了解人工智能系统的真正能力和确保其安全使用至关重要。在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法来差异化评估已经偏离其先前已知模型的黑盒人工智能代理。作为起点,我们考虑完全可观察和确定性的设置。我们利用对漂移代理当前行为的稀疏观察和对其初始模型的了解来生成主动查询策略,该策略有选择地查询代理并计算其功能的更新模型。实证评估表明,我们的方法比从头开始重新学习代理模型要有效得多。我们还表明,使用我们的方法进行差异评估的成本与代理功能的漂移量成正比。
大部分关于学习人工智能代理符号模型的研究都集中在具有固定模型的代理上。这种假设在代理的能力可能由于学习、适应或其他部署后修改而发生变化的环境中不成立。在这种环境下对代理进行有效评估对于了解人工智能系统的真正能力和确保其安全使用至关重要。在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法来差异化评估偏离其先前已知模型的黑盒人工智能代理。作为起点,我们考虑完全可观察和确定性的设置。我们利用对漂移代理当前行为的稀疏观察和对其初始模型的了解来生成主动查询策略,该策略有选择地查询代理并计算其功能的更新模型。实证评估表明,我们的方法比从头开始重新学习代理模型要有效得多。我们还表明,使用我们的方法进行差异评估的成本与代理功能的漂移量成正比。
反陆战理论在不断发展。它指导我们在复杂的反叛乱和稳态作战中有效地组织和运用,并帮助我们重新学习在有争议的环境中大规模同等和近同等冲突和竞争的教训。随着我们不断提高空中力量的能力和容量,我们彻底改变反陆战并融入新概念和新技术的能力将确定塑造未来反陆战理论的新最佳实践。在确定我们空军的最佳实践时,始终要考虑从和平时期到大规模战斗的竞争连续性。由于空军支持联合作战,因此考虑同等和近同等竞争对于理论来说是一个持续的必要性。每个飞行员都是创新者,是这个持续发展过程不可或缺的一部分——我们都应该相互联系、分享和学习,以取得成功。在对抗同等对手的竞争环境中实施反攻需要空军部队在部署和使用计划以及领导理念方面更具适应性、弹性和敏捷性。
反陆战理论不断发展。它指导我们在复杂的反叛乱和稳定状态作战中有效地组织和运用,并帮助我们重新学习在有争议的环境中大规模同等和近同等冲突和竞争的教训。随着我们不断提高空中力量的能力和能力,我们革新反陆战和融入新概念和技术的能力将确定塑造未来反陆战理论的新最佳实践。在确定我们空军的最佳实践时,始终要考虑从和平时期到大规模战斗的竞争连续性。在空军支持联合作战时,考虑同等和近同等竞争是理论的持续必要性。每个空军都是创新者,是这一持续发展过程不可或缺的一部分——我们都应该相互联系、分享和学习,以取得成功。在有争议的环境中对抗同等对手的反陆战需要空军部队在其部署和使用计划以及领导理念方面更具适应性、弹性和敏捷性。
《奥斯纳布吕克宣言》强调,需要制定应对前所未有的事件的策略,例如职业教育与培训(VET)领域的后疫情时代复苏,同时也要应对人口变化、数字创新、可持续或气候中性方法、对 STEM 技能日益增长的需求以及在一个人的整个工作生涯中不断提高技能和重新学习技能的日益增长的需求等挑战。《奥斯纳布吕克宣言》指出,随着新近更新的欧洲技能议程和委员会关于职业教育与培训的理事会建议的提议,职业教育与培训获得了新的重要性,有助于重视个人获得优质和包容性教育、培训和终身学习的权利,正如欧洲社会权利支柱的第一项原则所述。ECoVEM 治理行动计划呼吁实施欧洲支柱行动计划,这不辜负了对微电子领域职业教育与培训的高度期望。
IT 解决方案提供商 Mphasis Ltd. 推出了 NeoCrux,该工具旨在通过生成人工智能驱动的 Agent Orchestrator 简化软件开发生命周期,从而提高软件工程师的工作效率。该平台允许工程师集成适合用途的 AI 代理,而不是将他们的访问限制在一个 AI 代理上。Mphasis 还宣布推出 NeoZeta,这是一个基于生成人工智能的企业现代化平台,可在重新学习过程中提供透明度,以帮助组织实现关键系统的现代化。NeoCrux NeoCrux 平台支持敏捷团队中的资源,以在 Idea2Launch IT 价值流中提供可衡量的加速。第一个版本是面向软件工程师的 IDE 内助手,随后将推出面向产品所有者的 AI 驱动需求工程工作台。Mphasis 表示,该平台的企业版由个性化的 AI 辅助支持,可以学习并适应个别工程师的行为。该平台为开发人员、质量工程师和产品所有者提供个性化体验,企业版提供带有推荐引擎的 360 度视图。其基础版将在 Microsoft Visual Studio Marketplace 上提供,并提供与 GitHub Copilot 的开箱即用集成。NeoZeta NeoZeta 利用隐藏在代码和其他技术工件和文档中的企业知识,为在该平台上开发的软件系统提供更长的保质期。据 Mphasis 称,其关键特性是透明度。其设计避免了黑箱转换,并允许人类和人工智能代理在开放标准和知识图谱技术的帮助下参与企业现代化。通过利用企业知识,该平台有可能降低每行代码现代化的时间和成本。其初始版本支持从 Cobol、Naturals、Java 和 C++ 重新学习,以及中小企业的人工智能辅助验证。NeoZeta 将在 Gen AI Foundry for Financial Services 上提供,这是 AWS 和 Mphasis.AI 业务部门之间的合作。“Mphasis NeoCrux 彻底改变了开发格局,通过无缝集成基本工具和利用新一代人工智能代理的变革能力,弥合了创新与效率之间的差距。 Mphasis 首席解决方案官 Ramanathan Srikumar 表示,与此同时,NeoZeta 通过解锁代码中的隐藏知识、非代码工件(如架构文档、会议记录等)来改变企业应用程序的现代化。
通过神经元修剪编辑的模型编辑进展,对从大语言模型中删除不良概念的承诺有望。尚不清楚模型是否具有重新构造的修剪概念的能力。为了调查这一点,我们通过跟踪命名实体识别任务的再培训期间的修剪神经元的概念显着性和相似性来评估模型中的概念。我们的发现表明,模型可以通过将高级概念重新定位到早期的层次,并将修剪的概念重新恢复后延伸,并将其重新分配给具有类似语义的启动的neurons。这表明模型表现出多性性的能力,并且可以在单个神经元中融合旧和新概念。虽然神经元修剪为模型概念提供了不可证明的性能,但我们的结果突出了永久概念删除以改善模型安全性的挑战。监控概念的重新出现和开发技术以减轻不安全的概念的重新学习将是更重要的模型编辑的重要方向。总的来说,我们的工作强烈证明了在LLMS概念后的概念概念中的弹性和流动性。
这项研究探讨了训练计算机鼠标在非主导手中使用的效果对单击主导和非主导手的性能的效果。计算机鼠标的使用是工作场所中的日常操作,需要通过练习和训练多年来开发和精致的小手和腕部动作。我们的研究有11名右手计算机鼠标用户每天训练他们的非主导手15分钟,每周五天,持续6周。这项研究发现,由于训练的双边转移效果,在非主导手训练后,计算机鼠标的性能提高了。此外,我们的研究表明,非主导手能够学习我们主导的手已经训练多年的复杂运动。最后,我们的研究表明,当技能未经培训一年以上时,非主导性手势会降低,但性能明显高于原始培训之前的性能,并且可以迅速重新学习。总的来说,培训无计算机鼠标的非主导手将允许行业的表现提高,同时允许在众多经济体中更安全,可持续和更可实现的工作。
许多现实世界中的多种应用程序,例如搜索和交通管理或交通管理,都需要协调异性代理的团队。不幸的是,在这样的领域中学习很困难,因为代理通常会融合有限的“可接受”行为,这些行为可能是最佳的。质量多样性方法提供了通过将重点从优化的焦点转移到寻找各种行为曲目来减轻此问题的方法。但是,在具有多种多样且紧密耦合任务的多种环境中,探索行为的整个空间通常是棘手的。代理必须专注于寻找有利于良好团队绩效的有用行为。我们为异构团队(Beht)介绍了行为探索,这是一个多级培训框架,允许系统地探索代理人作为协调团队完成各种任务所需的行为空间。通过使用进化方法的密集代理特定的奖励和团队对象最大化的多样性搜索来搜索,代理的行为空间可以迭代地重新学习,以找到多样化的合作行为。在呼吁各种共同团队行为的多种环境中,我们表明,贝特允许代理商学习各种协同作用,这些协同作用是通过响应环境和其他异质代理而被收购代理行为的多样性所证明的。
1.0 服务描述 住宅支持(I/DD 和 TBI)提供个性化服务和支持,使 16 岁及以上的个人能够在他们选择的持牌监督生活设施(即团体之家、持牌替代家庭生活 (AFL) 之家)或未经许可的替代家庭生活 (AFL))环境中顺利生活,并成为个人社区的积极参与者。住宅支持应符合家庭和社区服务 (HCBS) 标准。个人需要此服务来学习和练习新技能并提高现有技能,以帮助个人提高 I/DD 人群的独立性水平。对于创伤性脑损伤人群,该服务包括培训和支持,以重新学习技能、制定补偿策略和练习新技能以及提高现有技能,以帮助个人以最大程度的独立性完成活动。住宅支持包括在个人依赖他人以确保健康和安全时对日常生活活动的监督和协助。暂息服务也可用于为居住在持牌和未经许可的 AFL 中的个人提供临时救济。如果当天的暂息服务计费超过四小时,则不得在同一天为居住支持和暂息服务计费。