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r2r-eu-feedback-on-jrc-study-for-guidelines-on- ...
我们非常担心与报告的初稿相比，关于智能手机的生态设计要求和法规规定的平板电脑的相互作用（EU）2023/1670与监管（EU）2023/1542对炮台的相互作用。根据先前的草案，在两种法规生效后，都认为，在Ecodesign和电池法规中提出的要求既适用，这既适用于最终用户都可以消除所有电池。在我们对第一份报告的反馈中，我们欢迎生态设计要求因此不会削弱电池可移动性的规定，因为它不符合法律的精神，并具有特定的和前法规，限制了水平措施的野心，并且我们敦促委员会和JRC的要求降级，以确保势力的要求，以使其对势力的要求保持压力。 规定。在第二次草稿中，如果在受入口保护的手机中使用耐用的电池，则限制了对用户更换电池的要求，被认为优先于电池法规的要求，报告表明，不可移动的电池可确保对环境和人类健康和人类健康的保护级别。电池法规的11.1，并认为“没有负面影响（…），因为在所有情况下，电池仍然可以更换。”我们发现这种原因严重存在缺陷。艺术。第11.1电池的调节规定，其可移动性和替代性要求“应不受任何特定规定的偏见，以确保对环境和人类健康的更高保护，与在任何工会对电气和电子设备上的最终用户的可移动性和替代性电池有关”（添加的最终用户）。人们可能会争辩说，生态设计法规对不可拆卸的电池的耐用性要求可能具有某些环境效益，但显然不是这样，没有任何类型的电池不受最终用户对最终用户的要求的要求，这提供了更高的保护性，可提供更高水平的保护性，从而与最终的电池相反，实际上是对相反的可移植电池的可靠性。因此，我们敦促JRC和委员会恢复其最初的立场，并按照法规中的意图保留野心。
最终版 - WGD FDA 沟通反馈
佛罗伦萨的站点支持联盟 (SEL) 由来自 85 个临床研究站点、制药和生物技术赞助组织、合同研究组织和其他合作组织的代表组成。这些利益相关者致力于推动全球临床运营的创新。SEL 的全球法规工作组是大型管理机构的一个小组委员会，致力于促进更强有力的合作，并推动利益相关者群体对法规的更标准化解读。
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
sr0798-epidiolex-tsc利益相关者 - feedback.pdf
大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。 禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。 mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。 这不应阻止患者获得大麻二酚。 有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。 我们要求删除条件6.1。 我们完全同意条件6.2。 7。 无法评论8。 无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。这不应阻止患者获得大麻二酚。有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。我们要求删除条件6.1。我们完全同意条件6.2。7。无法评论8。无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。
从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
探索基于同行反馈的博客对前服务EFL教师的学术写作表现
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点，以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法（测试前，测试后）用于涉及集体内时间序列设计的定量研究，其中个人参加了单一治疗，但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度，以及使用问卷调查表，研究人员与参与者进行了一对一的访谈，以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明，基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能（例如焦点，内容，词汇，惯例，惯例和组织）具有重大影响。此外，根据调查结果，参与者对博客写作表达了有利的看法，因为它可以提高创造力，自信心，社会互动，动机和学术成就。此外，调查结果表明，评论，缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客，因为很明显，通过博客写作，学生的写作成就已经大大发展。关键字：博客写作，学术写作，服务前EFL教师，同行反馈，数字扫盲
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。