XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRL
加固学习简介（RL）
•初始化环境：状态：{s 0，s 1，s 2}，动作：{a 0，a 1}，奖励：r（s 0，a 0）= -1，r（s 0，a 1）= +2，r（s 1，a 1，a 0）= +3，r（s 1，r（s 1，a 1，a 1，a 1）= +1，a 1，a 1，a 1，r（s s 2，r（s s 2，s raction）= 0，
进行有效的LLMS培训
强化学习（RL）是一种广泛采用的LLM训练后培训方法，用于增强对齐和推理能力。本演讲将介绍我们在设计有效的RL算法和培训LLM的系统方面的最新进展。在算法方面，我们将首先讨论流行的RLHF方法（即DPO和PPO）之间的优缺点，并表明正确配置的PPO培训可以基本上改善有关挑战竞争性编码基准的LLM表现。然后，我们将讨论一些LLM奖励设计的常见陷阱，这些陷阱很容易导致LLM RL培训中不希望的失败。我们建议可以稳定RL培训并提高LLM数学推理功能的简单技巧。在系统方面，我们将介绍分布式的RLHF培训系统RealHF，该系统是所有算法作品的系统基础。RealHF专门研究LLM RL培训，与其他开源RLHF系统相比，可以实现超过10倍的速度。可以在此处找到相关论文：https：//arxiv.org/pdf/2404.10719，https：//arxiv.org/pdf/2410.15115，https://arxiv.org.org.org/pdf/pdf/2406。14088。
报告 RL 2005:20e - SKYbrary
ISSN 1400-5719 报告 RL 2005:20e 2003 年 12 月 7 日，瑞典 O 县哥德堡/兰德维特机场发生 LN-RPL 飞机事故 案例 L-59/03 SHK 调查与安全有关的事故和事件。调查的目的是防止将来发生类似事件。追究责任或责任不是此活动的目的。本报告中的材料可以免费复制用于出版或其他目的，但需注明出处。报告也可在我们的网站上找到：www.havkom.se。应瑞典事故调查委员会的要求，由 Tim Crosfield, M.A. 从瑞典语原文翻译而来。如果英文版与瑞典文版有出入，则以瑞典文版为准。
拉曼激光雷达 (RL) 仪器手册
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带有 EEG 可穿戴耳机的人机交互
内在人在环强化学习 (HITL-RL) 是一种通过使用可穿戴脑电图 (EEG) 耳机捕捉脑电波来隐式获取人类反馈的方法。它可以显著加速 RL 算法的训练收敛，同时减轻参与训练循环的人类的负担。虽然人类自然会观察 RL 代理的表现，但代理的任何错误行为都可以通过 EEG 信号中的误差电位 1 (ErrP) 识别。然后可以将此信息合并到 RL 算法的奖励函数中以加速其学习。因此，误差电位的检测精度会显著影响 RL 算法的收敛时间。这项工作的重点是使用仅使用现成的 EEG 可穿戴设备检测到的用户脑电波来可靠地检测误差电位。我们首先提出一种新的误差电位解码算法，该算法利用 EEG 信号的空间、时间和频域特性。我们开发了三个类似 Atari 的游戏环境，并招募了 25 名志愿者进行评估。所提出的算法实现了 73.71% 的准确率（比目前最先进的算法提高了 8.11%）。然后我们展示了一种智能丢弃低置信度估计的改进算法能够将准确率提高到 79.51%（提高了 16.63%）。