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弹性的独立表征和水凝胶渗透压的混合部分
摘要 - 在其突出的场景理解和发挥功能的情况下，预先训练的视觉语言模型（VLM）（例如GPT-4V）引起了机器人任务计划中越来越多的关注。与传统的任务计划策略相比，VLM在多模式信息解析和代码生成中很强，并表现出显着的效率。尽管VLM在机器人任务计划中具有巨大的潜力，但它们遭受了幻觉，语义复杂性和有限的背景等挑战。要处理此类问题，本文提出了一个多代理框架，即GameVLM，以增强机器人任务计划中的决策过程。在这项研究中，提出了基于VLM的决策和专家代理人来进行任务计划。具体来说，决策代理人用于计划任务，并采用专家代理来评估这些任务计划。零和游戏理论，以解决不同代理之间的不一致并确定最佳解决方案。对真实机器人的实验结果证明了该框架的功效，平均成功率为83.3％。我们的实验视频可在https://youtu.be/sam-mkcpp7y上找到。索引术语 - 任务计划，多机构，视觉语言模型，零和游戏理论，决策。
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
推进两支球队零和游戏的游戏理论增强学习算法
最近AI开发中决策的景观受强化学习的强烈影响：由代理商建模的算法，该算法在环境上起作用，获得奖励，并将其置于新状态。随着AI的进展，我们希望在存在其他代理的环境中对其决策有更好的数学理解。在本文中，我们磨练了以下问题：我们能找到一个可证明的融合的RL算法，用于团队与零和零球队的游戏吗？我们调查了此类两支球队游戏的最新结果，以及有关理解此类结果的所需理论的广泛背景：单格强化学习（RL），游戏理论和多代理RL。在两组零和游戏中都没有发现可证明的RL算法，但是存在两个有希望的结果：在游戏理论中，两人零零和游戏的平衡存在证明，以及在单队环境中合作的可融合RL方法。最后，我们提出了一个模型草图，可以通过满足平衡存在条件并采用每个团队的局部优化方法来弥合这一差距。未来的研究方向涉及该模型的测试（并且需要修改），以证明收敛或显示经验结果。
2026 年英联邦运动会申办中期报告
本报告的重点是维多利亚州地区申办 2026 年奥运会的过程以及随后的取消。众所周知，当预计成本超过初始成本时，政府退出了奥运会的主办。初始成本基于就业、技能、工业和地区部委托的顾问制作的商业案例。委员会发现，该部门对顾问施加了限制，包括不合理的短时间框架和严格的保密条件。因此，几乎没有时间核实成本，也无法与主要利益相关者协商。这些因素导致低估了成本。
量子物理教育游戏 - Pure
摘要。随着第二次量子革命的到来，它有可能彻底改变我们的生活，向公众普及量子力学知识变得越来越重要。量子素养也是一个巨大的挑战，也是大规模文化提升的机遇，因为它为公民激发创造力和实践新思维提供了可能性。然而，量子理论是高度违反直觉的，它体现在我们没有直接经验的现实中，并以数学上困难的形式来表示。在这里，我们提出游戏可以为任何人都可以参与的实验和符号素养形式提供一个游乐场。我们在全球教育战略框架内讨论了这一想法背后的理论基础，说明了它在与教育、公民科学和年龄相关背景相关的不同维度上实施的现有例子，并展望了未来的挑战。
西门子歌美飒可再生能源
尊敬的女士或先生，西门子歌美飒可再生能源公司 (SGRE) 是全球领先的海上风电场解决方案和海上浮动解决方案提供商。我们为全球所有市场提供风力涡轮机和大型海上风电场的综合解决方案。多年来，SGRE 一直推动行业创新，为提高用于底部固定安装和浮动安装的大型海上风力涡轮机的安全性、环境安全性、质量、可靠性和性能做出了重大贡献。最近的发展涉及综合氢应用。SGRE 还与最知名和最合格的挪威行业合作伙伴密切合作，为挪威项目的海上风电浮动应用开发技术解决方案做出了重大贡献。SGRE 赞赏挪威工业和权威联盟为制定法规、调整立法和为行业提供有效指导所做的努力。SGRE 非常有兴趣为进一步制定当地指导做出贡献。在这种情况下，我们可以提供有关行业最佳实践和行业标准的见解，以及这些可能对成本产生影响的地方。在 SGRE 内部，我们与位于挪威的其他西门子能源分支机构的同事进行协调。我们的目标是找到一个良好的设置，以便与挪威当地行业参与者和相关部门进行透明和直接的合作。我们的目标是推动安全可行的解决方案，以开发、安装和运营挪威水域的海上风电场。下面，我们就最近发布的咨询说明提供一些高级评论，供您参考。我们期待收到关于下一步活动的反馈和信息。如果您能告诉我们，我们如何进一步参与，我们将不胜感激。如有任何问题或需要澄清，请随时通过给出的电子邮件或电话号码联系 Rüdiger Urhahn。非常感谢您给我们发表评论的机会。
行动中的道德：培训强化学习推动者在基于文本的冒险游戏中为道德决策制定
强化学习（RL）已提出了其在解决目标的顺序任务方面的潜力。然而，凭借RL代理的不断增长的能力，确保道德负责的代理行为成为紧迫的关注。以前的方法通过在运行时为每个动作分配道德分数，包括道德考虑。但是，这些方法在评估不道德行动时并不能说明开采状态的潜在道德价值。这限制了在道德行为的不同方面和行动效用之间找到权衡的能力。在本文中，我们的目标是通过在培训期间不符合的RL目标添加限制来考虑道德得分，从而动态地适应了策略功能。通过结合拉格朗日优化和元梯度学习，我们开发了一种RL方法，该方法能够在决策过程中找到不道德行为与绩效之间的权衡。