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通过语言模型评论家浓厚的奖励增强增强学习
强化学习（RL）可以将语言模型与非不同的奖励信号（例如人类偏好）相结合。但是，这些奖励信号的稀疏性引起了一个重大挑战 - 通常，整个输出只有一个奖励。这种奖励的稀疏性会导致学习效率低下和不稳定的学习。为了应对这一挑战，我们的论文介绍了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLM）的批评能力在RL培训期间产生中间步骤奖励。我们的方法将一个循环模型与批评语言模型配对，该模型可为策略输出的每个部分提供反馈。然后将此反馈转换为可用于指导RL训练过程的令牌或跨度奖励。我们在两个不同的设置下投资了这种方法：一种政策模型较小，并与更强大的评论家模型配对，而单一语言模型则履行两个角色的另一个。我们评估了三个文本生成任务的方法：情感控制，语言模型排毒和摘要。的结果表明，在自动评估和人类评估的支持下，纳入了人造的内在奖励可以显着提高样本效率和策略模型的整体绩效。该代码可在Google Research Github *下获得。
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。
Shetti AN. 麻醉师和救护服务的不同角色。Anaesth Critic Care Med J 2025, 10(1): 000249。
麻醉师和救护车服务是医疗保健的两大重要支柱，他们的专业知识远远超出了他们的主要专业领域，以确保全面的患者护理。麻醉师的主要作用是维护接受手术的患者的安全和舒适。他们实施麻醉，精心监测生命体征，并精确控制疼痛。然而，他们的范围并不局限于手术室。麻醉师在重症监护室发挥着关键作用，他们在那里处理危及生命的疾病，在疼痛管理诊所缓解慢性和急性疼痛，并在产科护理中确保安全舒适的分娩体验。同样，救护车服务在紧急医疗护理中也是不可或缺的，在危急情况下充当第一响应者。救护人员在紧急情况下提供即时的现场医疗救护，包括严重创伤和急性医疗危机。他们执行复苏和稳定等救生干预措施，确保患者安全有效地送往适当的医疗机构。救护团队快速有效地做出反应的能力通常会直接影响患者的生存和康复。麻醉师和救护团队共同构成了重要的医疗保健体系。虽然麻醉师在手术期间及之后提供专业护理，但救护服务可确保在紧急情况下提供即时有效的医疗干预，因为每一秒都很重要。这种协同作用反映了一种协调的患者护理方法，将反应、治疗和康复的关键阶段连接起来。他们的合作凸显了综合医疗保健系统在拯救生命和改善患者治疗效果方面的重要性。
生产力杂志
摘要 目的：本研究旨在评估和确定在数字化转型和工业 4.0 技术推动的物流 4.0 框架内最合适的物流服务提供商。物流 4.0 寻求使用智能系统和大数据分析等创新技术来优化物流流程。在这种情况下，选择合适的服务提供商对企业具有战略重要性。本研究旨在帮助公司在这个复杂的过程中做出准确的决策。 方法：采用基于 CRITIC（通过标准间相关性确定标准重要性）的 WASPAS（加权聚合和乘积评估）方法。CRITIC 方法用于确定标准的客观权重，而 WASPAS 方法利用这些权重来计算替代方案的总体绩效得分。 结果：研究结果揭示了企业在选择物流 4.0 服务提供商和确定表现最佳的服务提供商时应考虑的关键标准。原创性：本研究强调了在物流行业服务提供商选择中使用 CRITIC 和 WASPAS 组合方法的优势和有效性。此外，它还为物流 4.0 服务提供商的选择文献做出了贡献。关键词：物流 4.0、多标准决策、CRITIC、WASPAS。JEL 代码：C44、M10、D70。
在合作多机构强化学习中分散执行的集中式培训简介
4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
一个用于学习空中流量的交互式冲突求解器... -Dr -ntu
参数值参与者网络的输入层大小20参与者网络中的隐藏层数3 Actor Network中的每个隐藏层的单位数量300 Actor Network的输出层的大小2输入层的输入层的大小22批评网络网络中的隐藏层数量3 CILTER网络中的每个隐藏层数量的每个隐藏层中隐藏层中隐藏层中的每个隐藏层数量Actor网络300输出网络网络网络10-批评者网络1学习速率10 - 4 4
vacteens.org：一种移动Web应用程序，可改善HPV疫苗吸收
摘要。根据消费者行为选择适当的营销策略是一个复杂的决定，涉及多标准分析以及在这种行为中纳入固有的不确定性。尽管存在许多多标准决策方法，但很少有效地解决不确定性。在这项研究中，主要目的是在中性粒子框架内选择合适的营销策略，以适应消费者行为的复杂歧义。尽管评论家方法被广泛用于多标准决策，但其传统版本努力为消费者行为固有的不确定性充分建模。中性哲学作为一种处理不确定性的哲学方法，为增强评论家方法提供了机会。这种增强结果导致了这种现象的更精确的模型，从而促进了在一系列营销策略中最佳选择。根据结果，通过批评家中性粒细胞的方法进行的基于消费者行为和专家标准的最合适的营销策略是增强食品行业的现实营销，时尚零售的数字营销以及房地产的体验式营销。
