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通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
是时候重新考虑私募股权尽职调查报告了
两个月后，交易完成，团队开始制定价值创造计划。凯瑟琳又召开了一次会议。“祝贺我们成功竞标。然而，”凯瑟琳叹了口气，“我们的交易后诊断发现了一些令人惊讶的差距。虽然我们可以扩展 Bestportco 的产品线，但操作平台尚未准备好以经济高效的方式扩展。此外，它的技术看起来无法支持任何附加功能，所以我们需要解决技术债务问题。我怀疑目前的领导团队以前没有这样做过，所以我们需要找一位经验丰富的首席转型官。”
是时候重新考虑私募股权尽职调查报告了
两个月后，交易完成，团队开始制定价值创造计划。凯瑟琳又召开了一次会议。“祝贺我们成功竞标。然而，”凯瑟琳叹了口气，“我们的交易后诊断发现了一些令人惊讶的差距。虽然我们可以扩展 Bestportco 的产品线，但操作平台尚未准备好以经济高效的方式扩展。此外，它的技术看起来无法支持任何附加功能，所以我们需要解决技术债务问题。我怀疑目前的领导团队以前没有这样做过，所以我们需要找一位经验丰富的首席转型官。”
重新思考心理健康护理
《重新思考心理健康护理：利用新方法》是《经济学人影响力》的一份报告。该报告探讨了心理健康政策和实践的现状，重点关注八个国家（中国、法国、德国、意大利、日本、西班牙、英国和美国），然后展望未来，进一步探索每个国家的潜在创新（特别是个性化和精准护理）和创新准备情况。每个国家的国家概况提供了心理健康政策和实践现状的快照，然后更详细地描述了我们的主要研究结果。这项研究和报告由勃林格殷格翰委托进行，这意味着勃林格殷格翰发起了该主题并资助了报告的研究和撰写。勃林格殷格翰在整个项目过程中提供指导，包括为其开发提供意见和审查最终报告，但《经济学人影响力》始终保留完全的编辑控制权。
人工智能用电量激增：重新思考电网规划和管理的机会
人工智能计算需求的空前快速增长预计将使全球年度数据中心 (DC) 增长率从 7.2% 提高到 11.3%。我们预测了几个电网 5 年的人工智能 DC 需求，并评估它们是否能实现所需的人工智能增长（资源充足性）。如果不能，则考虑采取几项“绝望措施”——通过牺牲新 DC 可靠性来实现更多负载增长并保持电网可靠性的电网政策。我们发现两个 DC 热点——EirGrid（爱尔兰）和 Dominion（美国）——将难以容纳人工智能增长所需的新 DC。在 EirGrid 中，放宽新 DC 可靠性保证可将可用功率提高到 1.6 倍至 4.1 倍，同时保持新 DC 的实际功率可用性为 99.6%，足以满足 5 年的人工智能需求。在 Dominion，放宽可靠性保证可同样增加可用的 DC 容量（1.5 倍至 4.6 倍），但不足以满足 5 年的 AI 需求。新的 DC 仅获得 89% 的电力可用性。对其他美国电网（SPP、CAISO、ERCOT）的研究表明，有足够的容量来满足预计的 AI 负载增长。我们的结果表明需要重新考虑充分性评估以及电网规划和管理。新的研究机会包括协调规划、包含负载灵活性的可靠性模型和自适应负载抽象。
重新思考生成人工智能时代的剽窃行为
摘要：生成式人工智能 (AI) 技术（例如 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)）的出现，促使学术写作、剽窃和知识产权领域发生了范式转变。本文探讨了英语写作课程的演变趋势，这些课程传统上旨在通过写作培养批判性思维。随着人工智能越来越多地融入学术领域，它需要重新评估写作的原创性、学习研究和写作的目的以及管理知识产权 (IP) 和剽窃的框架。本文首先进行统计分析，对比了 LLM 在学术不诚实方面的实际使用情况与教育者的看法。然后，本文研究了人工智能内容激增的影响，并提到亚马逊在 2023 年 9 月因涉嫌大量人工智能生成的材料而限制每天自出版三本书。讨论延伸到人工智能在加速类似于数字人文和计算语言学的贡献的研究方面的潜力，强调其对公众的可访问性。本文进一步探讨了人工智能对研究和写作教学方法的影响，思考了它对沟通和批判性思维技能的影响，同时也考虑了它在弥合数字鸿沟和社会经济差距方面的作用。最后，它提出了修改写作课程的建议，以适应人工智能在学术环境中的变革性影响。
将不可思议的山谷重新考虑为中调线性功能
人造实体之间的人类相似性和美学偏好之间的关系被认为是由n形的立方“不可思议的山谷”功能建模的，该功能受到概念上的批评和缺乏pars症的影响。这里有人认为，不符合性效应可能是由通过感知专业化调节的偏差的线性函数来建模的。在一个实验中比较了两种模型，该实验具有五种逐渐变形的面部类型（卡通，CG，绘图，真实，机器人）。对直立和倒立面孔的识别表现被用作专业措施。专业化显着调节失真对不符合性的线性效应，并且可以比传统的不可思议的山谷更好地解释数据。因此，不可思议的山谷可以更好地理解为专业化敏感的线性函数的调节函数。这个更简单，更准确的模型与神经认知理论兼容，可以解释传统不可思议的山谷以外的不隔离效应。
重新思考患者护理和医学研究中的可能性
高性能计算正在推动基因组学的发展，赋予护理人员能够提供精确医学和医学研究人员以加速药物发现和研究。Lenovo的基因组学优化和可伸缩性工具（GOAST）是一种优化，用户友好的多功能工具，设计了，以满足生物信息技术工作负载的需求。