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越南摘要报告 - 风险或奖励 - 水电对下湄公河盆地的供应链影响
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英语 - 完整报告 - 风险或回报 - 水电对下湄公河盆地的供应链有影响
•对于柬埔寨，渔业，水产养殖和纺织品行业的风险最高，这对于该国的经济发展至关重要。对生计和粮食安全至关重要的Tonle Sap Lake的渔业的高曝光和脆弱性使该行业处于高物理和市场风险，并且长期内的监管风险随着过度捕捞法规变得更严格。此外，柬埔寨迅速增长的农业和能源部门也面临着水力发电的高物理和市场风险，对农业领域的稳定性和生育能力，灌溉和运营的水上可用性，农业生产的损害以及对全国越来越多的疾病依赖性电力系统的脆弱性产生影响。
生成AI驱动的语义通信网络
强化学习（RL）的推荐系统在基于会话和序列的推荐任务中表现出了有希望的性能。现有的基于RL RL的顺序推荐方法面临的挑战是从环境中获得有效的用户反馈。为用户状态开发模型并为推荐提供适当的奖励仍然是一个挑战。在本文中，我们利用语言理解能力并将大型语言模型（LLMS）作为环境（LE）来增强基于RL的推荐人。LE是从用户项目交互数据的子集中汲取的，从而重新提出了对大型培训数据的需求，并且可以通过以下方式综合用户反馈以：（i）充当一个状态模型，以实现高质量的状态，从而使用户表示丰富的高质量状态以及（ii）作为奖励模型的准确捕获NUChice用户的奖励模型。此外，LE允许我们发电以增强有限的离线培训数据的积极行动。我们使用增强动作和历史用户信号，通过共同优化监督组件和RL策略来进一步提高建议性能，以进一步提高建议性能。我们将LEA，状态和奖励模型与最先进的RL推荐人结合使用，并在两个公开可用的数据集上报告实验结果1。
通过强化学习的动态反馈
大型语言模型（LLM）在为增强学习（RL）任务设计奖励功能方面显示出巨大的潜力。但是，获得高质量奖励代码通常涉及人类干预，大量LLM查询或重复的RL培训。为了解决这些问题，我们提出了卡片，即迭代生成和改进奖励功能代码的LLM驱动奖励设计框架。具体来说，卡包括生成和验证代码的编码器，而评估器则提供动态反馈，以指导编码器改进代码，从而消除了对人类反馈的需求。除了过程反馈和轨迹反馈外，我们还引入了轨迹偏好评估（TPE），该评估（TPE）基于轨迹偏好评估当前的奖励函数。如果代码失败了TPE，则评估器会提供偏好反馈，避免在每次迭代时进行RL培训，并使奖励功能与任务目标更好地保持一致。对Meta-World和Maniskill2的经验结果表明，我们的方法在任务性能和令牌效率之间取得了有效的平衡，在所有任务中都优于或匹配基线。在12个任务中的10个任务中，卡表现出与经过专家设计的奖励训练的政策更好或可比的性能，我们的方法甚至超过了3个任务的Oracle。
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
小脑对基底神经节的贡献影响运动协调、奖赏处理和运动活力
小脑和基底神经节都因其在运动控制和动机行为中的作用而闻名。这两个系统传统上被认为是独立的结构，通过单独的皮质-丘脑环路协调它们对行为的贡献。然而，最近的证据表明这两个区域之间存在丰富的直接连接。尽管有强有力的证据表明两个方向都有连接，但为了简洁起见，我们将讨论限制在从小脑到基底神经节的更明确的连接上。我们回顾了两组这样的连接：通过丘脑的双突触投射和到中脑多巴胺能核、VTA 和 SNc 的直接单突触投射。在每种情况下，我们都从解剖追踪和生理记录中回顾了这些通路的证据，并讨论了它们的潜在功能作用。我们提出证据表明，丘脑的突触外通路参与运动协调，其功能障碍会导致运动障碍，如肌张力障碍。然后，我们讨论小脑向腹侧被盖区和黑质内核的投射如何影响这些核的各自目标：腹侧被盖区和背侧纹状体中的多巴胺释放。我们认为，小脑向腹侧被盖区投射可能在基于奖励的学习中发挥作用，因此会导致上瘾行为，而向黑质内核投射可能有助于运动活力。最后，我们推测这些投射如何解释许多表明小脑在精神分裂症等精神障碍中发挥作用的观察结果。
学习表达奖励预测错误的多巴胺能活性需要时间的塑性表示
在大脑中说明强化学习的主要理论框架是时间差异学习（TD）学习，某些单元信号奖励预测错误（RPE）。TD算法传统上已被映射到多巴胺能系统上，因为多巴胺神经元的firtert offers td算法类似于RPE。然而，TD学习的某些预测与实验结果不一致，并且先前的算法实现对刺激特异性的固定时间基础提出了不可计算的假设。我们提出了一个替代框架，以描述大脑中的多巴形信号传导（F flex（在E x奖励奖励中均获得了E rors）。在Flex中，多巴胺释放相似，但与RPE不同，导致预测与TD形成鲜明对比。虽然Flex本身是一个一般的理论框架，但我们描述了一种特定的，生物物理上合理的影响，其结果与现有和重新分析的实验数据一致。
多巴胺和5-羟色胺与人类的奖励和惩罚过程不同：系统评价和荟萃分析
多巴胺和5-羟色胺与人类的奖励和惩罚过程不同：系统评价和荟萃分析Anahit Mkrtchian，PhD 1 *； Zeguo Qiu，博士学位1； Yaniv Abir，博士1； Tore Erdmann，博士1； quen？n dercon，MSC 1; Terezie Sedlinska，MRES 2；迈克尔·布朗宁（Michael Browning），MRCPSych，博士3,4； Harry Costello MRCPsych，博士5,6和Quen？n J. M. Huys，医学博士，博士1 1 Applied Computa？Onal Psychiatry Lab，心理健康神经科学系，
gen-drive：通过奖励建模和强化学习微调
摘要 - 自主驾驶需要能够推理交通代理之间未来互动的能力，并对计划进行明智的评估。本文介绍了Gen-Drive框架，该框架从传统预测和确定性计划框架转变为一代人，然后评估计划范式。该框架采用行为扩散模型作为场景生成器来产生各种可能的未来情况，从而增强了联合交互推理的能力。为了促进决策，我们提出了一个场景评估者（奖励）模型，该模型通过通过VLM援助收集的成对偏好数据训练，从而降低了人类的工作量和增强可扩展性。此外，我们还利用RL微调框架来提高扩散模型的发电质量，从而使其更有效地计划任务。我们对NUPLAN数据集进行了培训和闭环计划测试，结果表明，采用这种生成时代评估策略的表现优于其他基于学习的APCARCHES。此外，微调的生成驾驶政策显示出计划绩效的显着增强。我们进一步证明，与依靠人类设计的奖励相比，利用我们学习的奖励模型进行评估或RL微调导致了更好的计划绩效。项目网站：https：//mczhi.github.io/gendrive。
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1