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多代理增强中的非政策行动预期...
多机构增强学习（MARL）中的学习预期是一种推理范式，代理人预期了其他代理人的学习步骤，以改善彼此之间的合作。作为MARL使用基于梯度的优化，使用高阶梯度（HOG）学习预期的质量，并采用所谓的HOG方法。现有的HOG方法基于策略参数预期，即代理预测其他代理的策略参数的变化。当前，这些现有的HOG方法仅针对具有较小状态空间的可差游戏或游戏。在这项工作中，我们证明，在具有较大状态空间的非差异游戏的情况下，现有的HOG方法的性能不佳，并且由于其固有的限制与策略参数预期和多个采样阶段有关。为了克服这些问题，我们提出了O杀性策略行动预期（O效应），这是一个新颖的框架，通过行动预期来学习学习预期，即代理人通过O杀害政策采样来期待其他代理商的行动变化。我们理论上分析了我们提出的O pa2，并采用它来开发多种猪方法，这些方法适用于具有较大状态空间的非差异游戏。我们进行了大量的实验，并说明我们提出的HOG方法的表现优于现有的效率和性能。
实时可持续数据中心减少碳足迹
随着机器学习工作负载大大增加了能源消耗，具有低碳释放的可持续数据中心已成为全球政府和政府的重中之重。这需要在冷却及其加载中加载功率消耗的范式转移，并根据功率电网的可再生能源可用性的可用性以及使用协作代理来利用数据中心中不间断的电源的电池存储。这些运行策略及其对可变的外部因素（如天气和电网碳的强度）之间的依赖性之间的复杂关联使得这是一个困难的问题。当前，缺乏在Dynamic Real-World设置中同时优化所有这些目标的实时控制器。我们提出了一个数据，碳足迹减少（DC-CFR）多代理执法学习（MARL）框架，以优化数据中心，以实现碳足迹的多重目标，能源消耗，能源成本和能源成本。结果表明，DC-CFR MARL代理有效地解决了复杂的相互依存关系，以实时在现实世界中的动态天气和网格碳强度条件下实时优化冷却，负载转移和能源存储。DC-CFR显着超过了行业标准的ASHRAE控制器，碳排放量大大降低（14.5％），能源使用率（14.4％）和企业成本（13.7％），当时在整个模拟地理区域一年中评估了一年。
学习使用生成剂与人合作
可以与人类协调零拍摄的培训代理是多代理增强学习（MARL）的关键任务。当前的算法专注于培训模拟的人类合作伙伴政策，然后将其用于培训合作者。模拟人类是通过克隆在人类数据集上的行为而产生的，或者通过使用MARL来创建模拟药物群体。但是，这些方法通常很难产生有效的合作者，因为所学的人类未能涵盖现实世界中人们采用的各种策略。我们表明，学习人类伴侣的生成模型可以有效地解决这个问题。我们的模型学习了人类的潜在变量表示，可以被视为编码人类的独特策略，意图，经验或风格。可以从任何（人类或神经政策）代理商相互作用数据，在先前工作中提出的统一方法灵活训练此生成模型。通过从潜在空间进行抽样，我们可以使用生成模型来生产不同的合作伙伴来训练合作者。我们评估了我们的方法 - 在熟练的情况下（伽马）的精力充沛，这是一种充满挑战的合作烹饪游戏，已成为零击协调的标准基准。我们对真正的人类队友进行了评估，结果表明，无论是在模拟人群还是人类数据集上训练生成模型，伽玛都会始终提高性能。1此外，我们提出了一种从生成模型中进行后验采样的方法，该方法偏向人类数据，使我们仅使用少量昂贵的人类交互数据有效地提高了性能。
EMR Oldbury 工作计划先进的汽车粉碎机......
根据环境署网站“你家后院里有什么”，该地点下方的煤层被归类为二级 A 含水层。然而，由于伊特鲁里亚泥灰岩层由泥岩组成，因此更可能是非生产性地层的特征。下方的中部煤层将被视为二级 A 含水层，显示出可变的渗透性。二级 A 含水层可能是破碎的或潜在破碎的岩石，这些岩石不具有较高的原生渗透性，但对当地供水和为河流提供基流很重要。该地点不位于源保护区 (SPZ)。
可证明可以通过...
基础状态的部分可观察性通常对控制学习（RL）提出了重大挑战。实际上，某些特权信息，例如，从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用，并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处，我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说，我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式（也称为教师学习），证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后，我们确定部分可观察到的环境的条件，即确定性的滤波器条件，在该条件下，专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外，我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式，并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法，其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文，用于学习信念，可在不指定的模型下保留过滤器稳定性，这可能是独立的。最后，我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL（MARL）的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比，我们的重点是理解实际启发的算法范式，而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法，这是经验MARL中的流行框架，具有多项式样本和（Quasi-）多项式组成的复杂性，在上述两个范式中。
可证明有效的离线多智能体强化...
逐点集中是计算每个状态-动作对的置信区间的标准技术 [Azar 等人，2017 年；Liu 等人，2021 年；Xie 等人，2021b 年；Cui 和 Du，2022 年]。然而，由于 NE 可以是混合策略，因此对 MARL 的直接扩展会受到多智能体诅咒的影响。与逐点集中技术不同，策略集中直接估计每个策略，这允许更严格的置信区间，从而避免对联合动作空间的依赖。我们在第 1.2 节中给出了技术概述。此外，我们表明策略置信界限始终是一个凸函数，因此经验最佳响应策略始终可以是确定性策略，这对计算效率至关重要。
使用自电位表面 (SPS) 进行洞穴探测......
1 degéomagnétisme，瑞士大学，瑞士，marcus.gurk@unine.ch 2中心D'Hydrogéologie，瑞士大学，瑞士大学，弗兰克（Frank.bosch.bosch.bosch.bosch.bosch@unine.ch exprient for Selferation for Selferation for Selferation for Selferation forefface facee）火山区。前提是满足了两个条件，他们在实验上发现了负自力（SP）异常的范围与不饱和区域的厚度之间的线性关系。第一个条件是不饱和区域的电阻率与底层和水饱和区的电阻率之间的强对比度。第二条件是不饱和区域的同质性。SP地图的定性解释表明，最大负值的线对应于排水轴和两个分水岭之间边界的最小负值线（Jackson＆Kauahikaua（1987））。我们期望类似的条件在碳酸盐含水层中有效。尤其是在karstic洞穴中，空气层产生的电阻率对比必须很重要，因此SPS技术可用于检测这些结构。是由这一假设的动机，与水文地质学中心Neuchâtel（Chyn）进行了实验。2调查区域实验实验是在Vers-Chez-Le-Brandt（Bosch＆Gurk，2000年）的洞穴上进行的，该实验是在法国附近的瑞士Jura Mountains，CantonNeuchâtel的折叠式石灰石中进行的（图。1）。在该地区中生代石灰石和泥浆中，被薄薄的季节沉积物覆盖。洞穴的发展为腔/阿格维亚上喀布尔的石灰石的方向约为N140°（图2），长度约为260m。该序列的泥土层允许开发一条小的地下河。构造特征（例如断层）在洞穴内可见（Müller，1981）。这些罢工方向与瑞士折叠的jura中控制压裂和凸出的局部应力参数（主剪切= N0°，σ1= N130°-N150°，σ2= N40°-N50°）。
基于LLM的多代理增强学习
摘要 - 近年来，大型语言模型（LLMS）在各种任务中表现出很大的能力，包括问题回答，算术问题解决问题和诗歌写作等。Although research on LLM-as-an-agent has shown that LLM can be applied to Reinforcement Learning (RL) and achieve decent results, the extension of LLM-based RL to Multi-Agent System (MAS) is not trivial, as many aspects, such as coordina- tion and communication between agents, are not considered in the RL frameworks of a single agent.为了激发有关基于LLM的MARL的更多研究，我们在这封信中调查了现有的基于LLM的单一代理和多代理RL框架，并为未来的研究提供了潜在的研究方向。特别是，我们专注于具有共同目标和交流的多个代理的合作任务。我们还考虑了框架中语言组件启用的人类/在线场景。
人工智能在行动发展中的实施路线图以及天气变量对 UH-60 性能的影响
摘要：美国军事飞行员领导者被迫以有限的情报做出具有挑战性的战术决策。我们的顶点团队创建了 AI 技术路线图，该技术可以帮助飞行员做出合理的战术决策。这项研究探讨了人类的局限性以及 AI 系统为何有益，以及实施该技术所需的概念，例如多层神经网络 (MLNN)、多智能体强化学习 (MARL)、随机模型和 AI 团队。具体来说，它研究了如何使用多层神经网络和多智能体强化学习为行动方案 (CoA) 的成功提供最佳路径。该路线图包括一个实验设计，它将有助于开发一个随机环境，帮助飞行员开发驾驶 UH-60 黑鹰的 CoA，这将为进一步将人工智能应用于军事战术决策奠定基础。