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辅助机器人中的智能不服从和人工智能叛乱代理
摘要。随着服务机器人越来越多地融入辅助技术，需要对这些机器人自主性的界限和范围进行推理，例如它们何时应该仅仅对环境做出反应，何时应该做出主动决策，何时应该覆盖命令。在大多数现有研究中，“好”辅助机器人的定义是遵从给定命令的机器人。最近的两篇论文挑战了这一观点，并描述了系统可能选择反抗命令或由于深刻理解处理者的意图而违抗处理者的情景。本文对这两篇论文进行了比较讨论，以及它们如何共同为可以覆盖命令的辅助机器人创建一个更全面的框架。
失业青年反抗：政治经济规律还是假设？
摘要 摘要 在本文中，我研究了人们普遍认为的高青年失业率将导致一个国家发生内部武装冲突的假设的有效性。我假设，随着青年失业率的上升，一个国家每年发生的内部武装冲突的数量将会增加。这可能通过三种因果机制实现：1) 机会成本计算；2) 私人挫折、怨恨和停滞感转变为公众不满；3) 导致参与暴力叛乱活动的情感和心理触发因素。我发现，虽然青年失业确实对一个国家内部武装冲突的数量有统计上的显著影响，但其他变量的影响要大得多。这项研究为越来越多的文献做出了贡献，这些文献认为上述假设没有经验支持，应该更加重视对内部武装冲突发生率有更大影响的其他因果因素。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续的控制问题，近端政策操作（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序的工作马，包括生成模型的微调。不幸的是，PPO需要多种启发式术才能实现稳定的收敛性（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确影响的敏感性而臭名昭著。作为回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简单地减少策略优化问题，以在政策方面将两个完成之间的相对奖励回归到提示中，从而实现了引人注目的轻量级实施。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清晰地合并离线数据，并扩展以处理我们在实践中经常看到的不及物优先偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于具有与PPO和DPO更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更有效。当微调Llama-3-8B - 教堂时，Rebel在Alpacaeval 2.0，MT-Bench和Open LLM排行榜中取得了出色的表现。可以在https://github.com/zhaolingao/rebel上找到叛军的实施，可以在https://huggingface.co/cornell-agi上找到由Rebel培训的模型。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。
2024年5月13日致力于实现净零...
在2024年，Rebel Lion Advertising Limited建立了其基线排放足迹，作为减少排放的参考点。这个基准年反映了我们对范围1和2之间所有相关温室气体（GHG）排放的全面会计，并包括范围3中的来源。根据GHG协议公司会计和报告标准计算这些数字，以确保我们的报告中的准确性和透明度。