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生成AI大师班 - 模型风险管理-H2O.AI
大型语言模型的最新进展也在模型可解释性方面带来了新的挑战。生成模型产生新颖的内容，通常与单个正确的答案不符，因此仅确定结果的准确性比监督机器学习更为复杂。此外，可以根据语气，毒性，准确性，公平性，隐私保存以及其他可能在监督学习中具有模拟的指标来量化文本输出。我将比较监督学习的模型可解释性与可用于理解大语言模型的方法。
模块 1.8.2 欧盟风险管理计划 (EU...
SVII 1.1 不被认为重要而不能纳入 RMP 安全问题清单的风险 ...................................................................................................... 51 SVII.1.2 被认为重要而不能纳入 RMP 安全问题清单的风险 ................................................................................................ 51 SVII.2 提交更新的 RMP 后出现的新安全问题和重新分类 ...................................................................................................................... 52 SVII.3 已识别的重要风险、重要潜在风险和缺失信息的详细信息 ............................................................................................................. 52 SVII.3.1 已识别的重要风险和重要潜在风险的呈现 ...................................................................................................................... 52
通过益生菌调节肠道菌群，以改善肝细胞癌的免疫疗法的效率
1 Key Laboratory of Arti fi cial Organs and Computational Medicine of Zhejiang Province, Shulan (Hangzhou) Hospital, Shulan International Medical College, Zhejiang Shuren University, Hangzhou, China, 2 State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Infectious Diseases, First Af fi liated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China, 3 Shulan International Medical中国杭州钟湖大学学院，中国基础医学与癌症研究所（IBMC），中国康甘癌医院4号，中国科学院（IBMC），中国杭州，中国杭州，中国杭州，第5次感染疾病。中国杭州省舒兰国际医学院智省省的干预
最终版昆士兰电力模型报告副本
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温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
故障模式和面向可靠性的系统设计...
未来电动飞机和混合动力飞机对电力的需求不断增加，机载系统的高功率电力转换研究工作一直在进行中。航空系统的安全关键性质使航空电力转换器的可靠性成为关键的设计考虑因素。本文研究了电力电子系统的可靠性，重点研究了关键子部件的寿命限制因素。为起动发电机驱动转换器建模了不同系统电压水平下的电压源功率转换器的可靠性。一个关键的观察结果是，Si IGBT 器件足以满足低压和中压系统（高达 540 V）的可靠性要求。在更高的系统电压（高于 540 V）下，使用 Si IGBT 进行设计需要多级拓扑。在恒定功率曲线驱动中，转换器直流链路中薄膜电容器的磨损故障对系统可靠性的影响最小。在没有增强电压降额的多级拓扑中，系统可靠性主要受宇宙射线引起的随机故障影响。仿真结果表明，在高系统电压 (810 V) 下，带有 SiC mosfet 的 2 L 拓扑在可靠性方面优于基于 Si IGBT 的 3 L 拓扑。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
20240507 - 合同修改：补充药物滥用治疗和康复补助金
额外资金将主要用于在该行政区现有的药物和酒精服务中建设额外的能力。需要资助的活动包括增加工作人员以支持刑事司法方面的工作、隐藏的伤害 - 成年人和年轻人、同伴支持和改善与健康的联系。其他活动包括静脉切开术项目和药物干预以支持狂饮者或酒精依赖者、Buvidal（一种长效阿片类药物替代品）、外展车的部分资金、康复中心的扩大活动范围以及 SMART（自我管理和康复培训）计划的培训和许可，作为匿名戒酒会 (AA) 的替代方案。