XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAWAC
AWAC 呼吁共同撰写关于人工智能和跨课程写作的报告
2023 年 1 月，AWAC 成为首批就人工智能在写作课堂中的作用及其对写作学习和写作学习的潜在影响发表声明的专业组织之一。自 2023 年以来，人工智能技术不断发展，学生对人工智能的接受度发生了变化，我们作为教师对自己在课堂中的作用的理解也不断加深。事实上，AWAC 的《WAC 现状：问题和能源》调查的初步结果表明，几乎所有 WAC 主任都创建了与生成性人工智能相关的教师发展研讨会，89% 的参与者认为，提高他们对人工智能的理解非常重要。和写作对于做好他们的 WAC 工作。
Microsoft Word - AWAC 关于 WAC 设置中的 AI 写作工具的声明 1-30-2023.docx
虽然仅让人工智能生成写作并不能让学生参与到一种基本的学习模式中，但很明显，写作学者和 WAC 教师应该探索是否可以将人工智能文本生成工具融入写作教学法，如果可以，如何融入。WAC 信息中心有一个有用的资源页面：人工智能文本生成器和写作教学：探究的起点。我们可能会提出这些研究问题：批评、重写或讨论人工智能生成的文本的行为是否有助于成长？在哪些情况下，学生的写作可能会得到人工智能语言生成器的有效补充、补充或帮助？这能以不影响学生学习的方式实现吗？
IQL-TD-MPC：分层模型预测控制
摘要 - 基于模型的增强学习（RL）由于其样本效率而表现出了巨大的希望，但仍在与长马稀疏的任务中挣扎，尤其是在代理商从固定数据集中学习的离线设置中。我们假设由于缺乏长期计划功能，基于模型的RL代理在这些环境中挣扎，并且在环境的时间抽象模型中进行的计划可以减轻此问题。在本文中，我们做出了两个关键的贡献：1）我们引入了基于离线模型的RL算法IQL-TD-MPC，该算法扩展了模型预测性控制（TD-MPC）的状态时间差异学习（TD-MPC），并使用隐式Q-Gearning（IQL）； 2）我们建议将IQL-TD-MPC用作层次设置的经理，并以任何离线离线RL算法作为工人。更具体地说，我们预先训练了一种时间抽象的IQL-TD-MPC管理器，以预测“意图嵌入”，该嵌入方式大致与子目标通过计划。我们表明，通过IQL-TD-MPC经理产生的意图嵌入的增强状态表示，可以显着改善离线脱机RL代理在某些最具挑战性的D4RL基准测试任务上的性能。例如，脱机RL算法AWAC，TD3-BC，DT和CQL均在中和大型抗蚁列任务上获得零或接近零的归一化评估得分，而我们的修改给出了40的平均得分。