XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRL
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
Unity RL操场：多功能增强学习...
导入机器人URDF（United Robotics描述格式）文件，对于设置机器人模型必不可少。自动配置模块简化了配置RL参数和设置的过程，以确保为导入的机器人模型正确设置训练和仿真模块。该模块均馈入RL训练模块（支持PPO和SAC等算法）和仿真模块（由Physx提供支持），从而可以进行机器人模型的有效训练和物理模拟。SIM2REAL模块可以通过以太网将电动机命令发送到真实的机器人以进行现实世界实现，从而有助于确保可以轻松地将训练有素的策略部署在物理机器人中。此外，我们开发了一种状态对齐工具，该工具可以实时比较实际机器人和仿真模型之间的状态，从而促进了真实机器人状态与模拟中的模拟态度的一致性，以迅速迁移受过训练的行为。在线学习模块代表了一项新颖的努力，结合了SIM2REAL通信和RL训练模块，以利用现实世界中的机器人运动数据进行培训，从而克服了Sim2real的差异。
幻灯片
传统上，游戏中的AI代理是使用加强学习主导的。随着各种大型语言模型（LLM）的增强，正在探索一个新的范式，这些模型可以直接充当AI代理，或者在游戏环境中通过增强学习增强。我们的项目旨在通过利用诸如流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”（例如，利用Mistral 7B或Multomodal LLM）等最新的可访问的仅访问的文本LLM，例如在流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”中继续探索LLM的游戏玩法表现。我们主要想讨论两个问题：1）LLM是否不仅可以编码指令，而且还可以直接用作鉴于观察结果的行为的代理策略，以及2）LLMS是否可以通过从所学文本中继承的预训练的知识来促进RL任务。
通过RL
种群渐近学在定理1.1的结果上是有价值的：它在最小的假设下提供了无偏见的结果，尤其是对潜在结果的分布假设。实际上，这意味着我们可以应用定理1.1，而无需对n个研究参与者的招聘方式提出任何要求。然而，该结果的局限性在于它没有表征采样误差ˆτdm-∆，因此并未直接提供对稳定推断的路线图。为了取得进步，我们在这里做出了一个假设，即研究参与者（即形式上，潜在结果对{y i（0），y i（1）}）是从人口p中独立得出的。这样的种群采样假设，然后通过标准的大样本分析实现直接的分布结果和置信间隔。也可以在不进行此类抽样的情况下获得分配结果，但这样做依赖于我们目前不会追求的专业统计技术；我们将重新访问本章末尾和第12章中的书目注释中推断书目注释的无种群采样方法。
价值学习真的是离线RL中的主要瓶颈吗？
摘要虽然模仿学习需要访问高质量的数据，但原则上应以类似或更好的方式在数据质量下进行类似或更好的表现。但是，当前的结果表明，离线RL的性能通常比模仿学习差，而且通常不清楚是什么避免了离线RL的表现。在这项工作中，我们旨在了解当前离线RL算法中的瓶颈。虽然离线RL的表现较差通常是在不完美的价值函数上表现出来，但我们还是问：在学习价值函数，策略或其他内容时，离线RL的主要瓶颈确实是真正的瓶颈吗？为了回答这个问题，我们对（1）价值学习，（2）策略提取和（3）脱机RL问题的策略概括从每个组件的“数据尺度”属性中分析，分析了这些组件如何影响性能。我们进行了两个令人惊讶的观察。首先，选择性提取算法的选择会影响离线rl Sigig的性能和可伸缩性，通常比其基本价值学习目标更重要。例如，广泛使用的价值加权回归目标（例如AWR）无法完全利用学习的价值函数，并且切换到行为调节的策略梯度目标（例如DDPG+BC）通常会导致性能和缩放行为的实质性改善。其次，离线RL的次优性能通常是由于对培训数据的支持，而不是分布状态的策略准确性。虽然大多数当前的离线RL算法并未明确解决此问题，但我们表明，使用次优的但高覆盖范围的数据或即时的策略提取技术可以有效解决实践中的策略概括问题。
通过自主现实世界RL
摘要 - 要建立能够在各种环境中执行各种任务的通用机器人，机器人必须具有直接与现实世界互动的能力，可以在没有广泛的仪器或人类监督的情况下获得和完善技能。这项工作为移动操作提供了一个完全自主的现实世界加强学习框架，可以通过在现实世界中的积累经验来独立收集数据并完善政策。It has several key components: 1) automated data collection strategies by guiding the robot's exploration toward object interactions, 2) using goal cycles for real world RL such that the robot changes goals once it has made sufficient progress, where the different goals serve as resets for one another, 3) efficient control by leveraging basic task knowledge present in behavior priors in conjunction with policy learning and 4) formulating generic rewards that combine human- interpretable semantic具有低水平，细粒度信息的信息。我们在波士顿动态机器人方面展示了我们在不断提高四项具有挑战性的移动操纵任务的性能的过程中，并表明这使得能够有效的政策学习，从而获得了整个任务的平均成功率，而对现有方法的平均成功率为80％。
Crystalbox：输入驱动的深度RL系统的基于未来的解释
我们提出了Crystalbox，这是一个新颖的，模型的，后的，后的解释性框架，用于深钢筋学习（DRL）控制器，包括包括计算机系统在内的大型输入驱动的环境。我们将奖励函数在输入驱动的环境中的自然可分解性与分解重新转弯的解释力相结合。我们提出了一种有效的算法，以在离散和连续控制环境中生成基于未来的解释。使用自适应比特率流和拥堵控制等应用程序，我们演示了Crystal-box产生高保真解释的能力。我们进一步说明了在三种实际用例中的较高效用：对比解释，网络可观察性和指导性奖励设计，而不是先前的解释性技术来识别出色的特征。
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
讲座19：强化学习 - 第二部分（RL算法）
•s =状态，包括启动状态•a =一组可能的动作•p = transition矩阵𝑃））* + = pr [𝑆012=𝑠'| |𝑆|𝑆0=𝑠，𝐴0=𝑎]•r =奖励函数，𝑅） + =）