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设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。
2024-OCPA-长期-RPS-和增量容量- ...
奥兰治县电力局 (“OCPA”) 现征集长期、符合加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 的可再生能源供应和/或补充中期可靠性容量（以及其他增量容量资源）的提案。1 OCPA 未来年度零售能源需求预计约为 2,000 GWh，峰值需求约为 500 MW。考虑到适用的长期可再生能源合同要求和中期可靠性采购要求，OCPA 在加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 合格能源产品和资源充足性容量 (“RA”) 方面有一定的空缺职位。关于可再生能源，本 RFP 旨在通过与一个或多个合格供应商签订长期电力购买协议来支持 OCPA 未来的投资组合内容类别 1（“PCC1”或“Bucket 1”）能源需求。关于 RA 容量，OCPA 将考虑符合条件的系统 RA 的报价，其上线日期不晚于 2025 年 7 月 1 日、2026 年 6 月 1 日或 2027 年 6 月 1 日——这些日期通常与 CPUC 之前规定的连续合规截止日期一致。OCPA 的总容量需求约为 80 兆瓦。关于 OCPA
增量创新：特斯拉新能量电池的范围开发和创新
摘要：气候变化的影响引起了全球的极大关注，并导致对使用替代能源减少碳排放的普遍共识。然而，在替代能源车市场中，纯电动汽车启动特斯拉电动机（Tesla）一直处于电动汽车技术的最前沿，并且还是电池范围的领导者[1]。特斯拉作为现任临时领导者，是本文的案例研究。本文是特斯拉当前的新能源电池创新和开发项目的概述，分为三个模块，包括概述创新类型，创新来源和接近商业化的项目。最后，通过讨论特斯拉的能力和未来挑战，提供了创新企业发展的新思想和方向。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
增量式人工智能
摘要：通常的叙述是对人工智能 (AI) 的强烈反对。最近的一项研究发现，当法官获得决策支持时，差距最终会增加——这并不是因为算法有偏见——事实上，算法本应导致差距更小。但法官选择性地关注算法，这导致了更大的差距。本文主张采用一种渐进式方法，利用社会偏好经济学的最新理论见解。核心见解是，法官是道德决策者——你是对的还是错的，是好是坏——为了了解这些决策者的动机，人们可能会转向自我形象动机——这是近年来活跃的行为研究主题。每个阶段都利用与自我相关的动机：自我形象、自我提升、自我理解和自我。在第 1 阶段，人们使用 AI 作为支持工具，加快现有流程（例如，通过预填表格）。一旦他们习惯了这一点，他们就更容易接受附加功能（第 2 阶段），其中人工智能成为选择监视器，指出选择不一致之处并提醒人类在类似情况下的先前选择。第 3 阶段将人工智能提升为更通用的教练，提供有关选择的结果反馈并强调决策模式。然后，在第 4 阶段，人工智能引入其他人的决策历史和模式，作为专家社区的平台。这个框架与当前的框架形成对比，在当前的框架中，人工智能只是推荐最佳决策。
中期可靠性采购的增量 ELCC 研究...
CPUC 的中期可靠性 (MTR) 决定 (D.21-06-035) 要求采购 11,500 兆瓦 (MW) 的净合格容量 (NQC)，并要求标准化有效负荷承载能力 (ELCC) 值。这些标准化值允许负荷服务实体 (LSE) 了解各种增量资源类型的合规值，并使 CPUC 确信增量采购将满足其确定的采购需求。本报告介绍了用于遵守 CPUC 的 MTR 决定的 ELCC 值的更新。2023 年（“第 1 部分”）和 2024 年（“第 2 部分”）合规日期的 ELCC 值已在 2021 年 10 月 CPUC 的一份报告中最终确定。本报告介绍了之前报告的 2025 年（“第 3 部分”）和 2026 年（“第 4 部分”）合规日期的 ELCC 值的更新。此外，本报告根据 2023 年 1 月 13 日提出的综合资源规划 (IRP) 拟议决定，提出了 2027 年 (“第 5 部分”) 和 2028 年 (“第 6 部分”) 的 ELCC 值，该决定提议进行额外的 MTR 采购。该研究还与之前的 ELCC 研究进行了比较，并考虑了 ELCC 不确定性的驱动因素。E3 和 Astrapé 作为 CPUC 的技术顾问，使用 Astrapé 的战略能源和风险评估模型 (SERVM) 随机负荷损失概率 (LOLP) 模型进行了这项研究。
larissa spepht＆britta stolterfoht 2022增量...
当前的研究着重于增量在副词处理中的作用。以前的实验研究为德国中间领域的副词的基础位置提供了证据。在非基本位置的副词处理会导致更高的处理成本。然而，这些研究也对副作用处理的时间过程产生了不同的结果（Gauza，2018;Störzer，2017; Stolterfoht等，2019）。某些副词类型的运动导致阅读时间立即增加。但是，没有发现所有类型的副词的阅读时间增加。在两个在线阅读时间实验中，我们测试了两个不同的解释，以实现有关时间课程的差异结果。第一个是基于副词的不同配置及其在LF处的修改域的句法解释；第二个是指修改实体的语义类型（即命题，事件或过程）。我们的结果表示支持第二种方法。1
特殊应用增量编码器 RHI58N-******X
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，避免拉伸和剪切载荷。 操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保这种质量以及无故障运行，必须考虑以下规范： • 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何冲击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。 • 只有在使用合适的联轴器时，才能保证编码器的精度和使用寿命。 • 编码器和后续设备（例如控制）的工作电压必须同时打开和关闭。 • 任何接线工作都必须在系统处于死区的情况下进行。 • 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。 连接电气屏蔽的注意事项 设备的抗干扰能力取决于正确的屏蔽。在这个领域，安装故障经常发生。通常只在一侧应用屏蔽，然后用导线焊接到接地端子，这是 LF 工程中的有效程序。但是，在 EMC 的情况下，适用 HF 工程规则。HF 工程的一个基本目标是以尽可能低的阻抗将 HF 能量传递到地面，否则能量会释放到电缆中。通过与金属表面的大面积连接可实现低阻抗。必须遵守以下说明：• 如果不存在等电位电流风险，则将两侧的屏蔽层大面积地连接到“公共接地”。• 屏蔽层必须穿过绝缘层后面，并且必须夹在张力释放器下方的大表面上。• 如果电缆连接到螺钉型端子，则张力释放器必须连接到接地表面。• 如果使用插头，则应仅安装金属插头（例如带有金属外壳的 D 型插头）。请注意张力释放器与外壳的直接连接。