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OBU C3081 应用程序 0.0.1
如果西门子已将产品的某些组件与根据适用许可证定义在 GNU LGPL 版本 2 或更高版本下许可的 OSS 组件组合或链接，并且如果相应目标文件的使用并非不受限制（“LGPL 许可模块”，而 LGPL 许可模块和与 LGPL 许可模块组合或链接的组件为“组合产品”），则在满足相关 LGPL 许可条件的情况下，适用以下附加权利：(i) 您有权修改组合产品以供自己使用，包括但不限于修改组合产品以重新链接 LGPL 许可模块的修改版本的权利，以及 (ii) 您可以对组合产品进行逆向工程，但仅限于调试您的修改。修改权不包括分发此类修改的权利，您应对通过对组合产品进行此类逆向工程而产生的任何信息保密。
Voice.AI 网关 API 参考指南
开源软件。软件的部分内容可能是开源软件，可能受开源许可证管辖和分发，例如 GNU 通用公共许可证 (GPL) 条款、较宽松通用公共许可证 (LGPL) 条款、BSD 和 LDAP 条款，这些条款位于 https://www.audiocodes.com/services-support/open-source/ 中，并且均以引用的方式纳入本文。如果任何开源软件以目标代码提供，并且其
通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。
Voice.AI 网关 API 参考指南
开源软件。软件的某些部分可能是开源软件，可能受开源许可证管辖和分发，例如 GNU 通用公共许可证 (GPL) 条款、宽泛通用公共许可证 (LGPL) 条款、BSD 和 LDAP 条款，这些条款位于 https://www.audiocodes.com/services-support/open-source/ 并且均通过引用纳入本文。如果任何开源软件以目标代码形式提供，且其随附许可证要求也以源代码形式提供，则买方可以按照 AudioCodes 网站上的说明联系 AudioCodes 来获取此类源代码。
LG CineBeam AI ThinQ
要获取本产品所含的 GPL、LGPL、MPL 和其他开源许可证下的源代码，请访问 http://opensource.lge.com。除源代码外，所有引用的许可条款、免责声明和版权声明均可下载。LG Electronics 还将通过 CD-ROM 向您提供开源代码，费用涵盖执行此类分发的成本（例如介质、运输和处理成本），您只需向 opensource@lge.com 发送电子邮件请求即可。此优惠在我们最后一次发货本产品后三年内有效。此优惠对收到此信息的任何人均有效。