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元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
议会委员会将质询 Meta 首席执行官
是印度议会通信和信息技术常设委员会的负责人，他要求社交媒体巨头 Meta 为“玷污”印度形象道歉。他说，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须为这一错误向印度议会和这里的人民道歉，”杜贝在一份声明中表示。一天前，瓦伊什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度，”Vaishnaw 在多个场合表示
季度对抗威胁报告 - Meta
1 本节概述的针对新出现的危害的威胁破坏计划是由 Meta 的一个多学科团队开发和启动的，其中包括领导这项工作的 Artemis Seaford 和 Alberto Fittarelli。
议会委员会质询 Meta 首席执行官
印度议会通信和信息技术常设委员会主席、印度前总理维什纳 (Vaishnaw) 要求社交媒体巨头 Meta 就“玷污”印度形象道歉。他表示，委员会将很快传唤该公司。“我的委员会将就这一错误信息传唤 Meta。关于任何民主国家的不正确信息都会玷污其形象。该组织必须就这一错误向印度议会和人民道歉，”维什纳在一份声明中表示。一天前，维什纳带头批评扎克伯格发表“事实错误”的言论，称印度现任政府因新冠疫情引发的问题在 2024 年大选中落败。维什纳在多个场合表示：“看到扎克伯格本人的错误信息令人失望。让我们坚持事实和可信度。”
季度对抗威胁报告 - Meta
1 本节概述的针对新兴危害的威胁破坏计划是由 Meta 的一个多学科团队开发和启动的，其中包括领导这项工作的 Artemis Seaford 和 Alberto Fittarelli。
工作记忆和语言理解：元...
本文对 77 项研究中 6,179 名参与者的数据进行了荟萃分析，探讨了工作记忆容量与语言理解能力之间的关系。荟萃分析的主要目标是比较 Daneman 和 Carpenter (1980) 开发的工作记忆测量方法的预测能力与其他工作记忆测量方法的预测能力。荟萃分析的结果支持 Daneman 和 Carpenter (1980) 的说法，即利用工作记忆的综合处理和存储容量的测量方法（例如，阅读广度、听力广度）比仅利用存储容量的测量方法（例如，单词广度、数字广度）更能预测理解能力。荟萃分析还表明，数学过程加上工作记忆的存储测量方法可以很好地预测理解能力。因此，该过程加上存储措施的卓越预测能力不仅限于涉及单词和句子操纵的措施。
风湿病学-系统评价和荟萃分析
目的。新型白细胞介素 (IL)-23p19 抑制剂 guselkumab 治疗银屑病关节炎 (PsA) 的疗效最近已在两项 3 期试验 (DISCOVER-1 和 -2) 中得到证实，但尚未与其他 PsA 靶向疗法进行比较。目的是通过网络荟萃分析 (NMA) 比较 guselkumab 与 PsA 靶向疗法的安全性以及关节和皮肤疗效。方法。2020 年 1 月进行了系统文献综述，以确定随机对照试验。进行了贝叶斯 NMA，以比较美国风湿病学会 (ACR) 20/50/70 反应、van der Heijde-Sharp (vdH-S) 评分相对于基线的平均变化、银屑病面积严重程度指数 (PASI) 75/90/100 反应、不良事件 (AE) 和严重不良事件 (SAE) 的治疗方法。结果。纳入了 26 项 3 期研究，评估了 13 种 PsA 靶向疗法。对于 ACR 20 反应，guselkumab 100 mg 每 8 周 (Q8W) 与 IL-17A 抑制剂和皮下肿瘤坏死因子 (TNF) 抑制剂相当。对于 ACR 50 和 70 也观察到了类似的结果。对于 vdH-S 评分，guselkumab Q8W 与除静脉 TNF 疗法以外的其他药物相当。PASI 75 和 PASI 90 反应的结果表明 guselkumab Q8W 优于大多数其他药物。对于 PASI 100，guselkumab Q8W 与其他活性药物相当。对于 AE 和 SAE，guselkumab Q8W 排名很高，但比较结论不确定。对于 guselkumab 100 mg 每四周的所有结果都观察到了相似的结果。结论。在这种 NMA 中，guselkumab 表现出与 IL-17A 和皮下 TNF 抑制剂相当的良好关节炎疗效，同时与许多其他治疗方法相比提供更好的 PASI 反应。
Meta 疫苗错误信息报告 FINAL.pdf
美国卫生局局长将虚假信息定义为“根据当时最佳可用证据得出的虚假、不准确或误导性信息”1，这是社交媒体平台上的长期问题。这一问题的一个突出且特别危险的例子是，在 2021 年初推出疫苗后，Facebook 社交媒体平台上关于 COVID-19 疫苗的虚假信息大量涌现。尽管关于 COVID-19 的虚假信息通常在疫情开始时就开始在社交媒体平台上传播，因为许多人在封锁期间转向社交媒体以了解最新消息并与家人和朋友保持联系，但随着 COVID-19 疫苗在 2020 年底和 2021 年初上市，这一问题变得更加紧迫。在快速接种疫苗对于减缓病毒传播和保护广大公众健康至关重要的时候，Facebook 和其他社交媒体网站上却充斥着大量关于疫苗的虚假信息。Facebook 上的一些帖子夸大了疫苗的危害。其他帖子声称疫苗会引起从未发生过的副作用。这种错误信息使许多人不愿接种 COVID-19 疫苗，并可能对公共卫生造成毁灭性后果。为了鼓励公众继续信任和使用其服务，拥有并运营 Facebook 社交媒体平台的公司 Meta 在 2020 年初宣布，将努力阻止 COVID-19 错误信息在其平台上传播。2 Meta 宣布了相关政策，解释了它将如何应对包含有关 COVID-19 的虚假或误导性信息的内容。随着 COVID-19 疫苗的上市，Meta 宣布将加强政策，以解决有关疫苗的虚假和误导性信息。Meta 还定期发布有关其从其平台上删除的 COVID-19 和疫苗内容数量的更新。尽管有这些公告，但 2021 年夏天的新闻报道强调，COVID-19 疫苗错误信息在 Facebook 和其他社交媒体网站上仍然猖獗。 3 在这些报道中，Meta 继续强调其反虚假信息的努力，并继续吹嘘其已从其平台上删除了大量 COVID-19 虚假信息，包括 COVID-19 疫苗虚假信息。这些声明的作用是向用户保证他们可以信任 Meta 平台上的信息。但正如本报告所讨论的那样，Meta 并没有兑现这些保证。2021 年 6 月，哥伦比亚特区总检察长办公室 (OAG) 启动了一项调查，以了解 Meta 是否准确地向消费者介绍了其删除和
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
大型医学语言模型：调查
摘要 - 这项研究通过探索着重于定义概括限制和确保收敛性，深入研究元增强学习（meta rl）。通过采用一种方法，本文介绍了一个创新的理论框架，以精心评估元rl算法的有效性和性能。我们提出了概括限制的解释，以测量这些算法能够适应学习任务的同时保持一致的结果。我们的分析探讨了影响元素设计和任务复杂性之间关系的元素适应性的因素。另外，我们通过证明条件确保了荟萃策略可以融合解决方案，从而建立了融合。我们研究了跨场景中元算法的收敛行为，从而对其长期表现背后的驱动力有了全面的理解。此探索涵盖了有关这些算法的能力的融合和实时效率。索引术语 - meta-formentions学习，理论分析，概括约束，收敛保证