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在增强学习中塑造稀疏的奖励
在许多现实世界中，代理商的奖励信号非常稀疏，这使得学习有效的奖励功能以进行奖励构成挑战。为了解决这个问题，我们的方法不仅可以通过非零奖励过渡，而且还采用半监督学习（SSL）技术（SSL）技术以及新的数据增强来学习轨迹空间代表性，从大多数过渡，从而提高奖励奖励Shaping Shaping shaping shaping shaping shaping shaping。Atari和机器人操作中的实验结果表明，我们的方法有效地将奖励概括为稀疏的奖励场景，与好奇心驱动的方法相比，达到更高的最佳分数表现。拟议的双熵数据增强增强了性能，显示出比其他增强方法的最佳分数提高15.8％。
2025年1月的奖励和认可（R＆R）解决方案峰矩阵®评估2025
1本评估是基于珠穆朗玛峰集团的估计，该估计利用其专有交易情报（TI）数据库，服务提供商的公开披露以及与买家的互动。它还通过12个提供商的RFI（成就者，AdvantageClub.ai，Augeo，Angegn，Anging 2 Excel，Inspirus，Ita Group，O.C。）获取了输入。Tanner，Vantage Circle，Vega HR，Workhuman，Worktango和XoxoDay 2 Everest Group已独立地分析了奖励网关和Gointegro，考虑到它们的独特功能。但是，两家公司现在都是同一实体的一部分，Edenred机密性：Everest Group非常重视其机密性承诺。收集到的任何特定合同信息只能以汇总方式呈现给行业
特拉华州大都会计划委员会
与9AMHealth合作管理您的糖尿病。创建护理计划时赚取25美元，并且使用护理团队的视频或电话，与Care Team（文本，应用程序内，音频或电子邮件）的邮件或电话联系时，您可以使用视频或电话进行25美元，阅读文章和观看应用程序中的教育视频，并完成有序的实验室测试。
GFLOWNET廉价奖励
生成流动网络（GFLOWNETS）最近出现了一类生成模型，是通过从非均衡奖励分布中学习来生成多样化和高质量分子结构的合适框架。以前朝这个方向的工作通常通过使用预定义的分子碎片作为构建块来限制探索，从而限制了可以访问的化学空间。在这项工作中，我们引入了原子Gflownets（A-GFNS），这是一种基本生成模型，利用单个原子作为基础，以更全面地探索类似药物的化学空间。我们使用离线药物样分子数据集提出了一种无监督的预训练方法，该方法在廉价但信息丰富的分子描述符上（例如药物类似性，拓扑极性表面积和合成可及性得分）对A-GFN进行了评论。这些特性是代理奖励，将A-GFN引导到具有理想的药理特性的化学空间区域。我们通过实施目标的微调过程来进一步进一步，该过程适应A-GFN以优化特定目标属性。在这项工作中，我们在锌15离线数据集上预认识了A-GFN，并采用了强大的评估指标来显示与药物设计中其他相关基线方法相比，我们的方法的有效性。
确保生成式 AI 的回报 - Everest Group
企业必须全面实施风险管理，解决人员、流程和技术层面的问题。虽然一些组织已经成立了风险管理团队并进行了某些技术投资，但更成熟的企业已经制定了有针对性的计划来准备用户并重新设计风险管理流程。随着企业从规划发展到运行由生成式人工智能驱动的运营，不同团队的角色和职责也在不断发展。跨人员、流程和技术的全面方法可确保企业安全并做好充分准备来应对与生成式人工智能相关的风险。
通过语言模型评论家浓厚的奖励增强增强学习
强化学习（RL）可以将语言模型与非不同的奖励信号（例如人类偏好）相结合。但是，这些奖励信号的稀疏性引起了一个重大挑战 - 通常，整个输出只有一个奖励。这种奖励的稀疏性会导致学习效率低下和不稳定的学习。为了应对这一挑战，我们的论文介绍了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLM）的批评能力在RL培训期间产生中间步骤奖励。我们的方法将一个循环模型与批评语言模型配对，该模型可为策略输出的每个部分提供反馈。然后将此反馈转换为可用于指导RL训练过程的令牌或跨度奖励。我们在两个不同的设置下投资了这种方法：一种政策模型较小，并与更强大的评论家模型配对，而单一语言模型则履行两个角色的另一个。我们评估了三个文本生成任务的方法：情感控制，语言模型排毒和摘要。的结果表明，在自动评估和人类评估的支持下，纳入了人造的内在奖励可以显着提高样本效率和策略模型的整体绩效。该代码可在Google Research Github *下获得。
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。
Anthem 2025 奖励计划
如果您在 2025 年加入 USG Anthem 医疗保健计划，您就有机会获得奖励。您的健康选择值得认可。在 Sydney SM Health 应用程序上寻求支持，这是一个访问您的福利信息和健康奖励的一体化中心。通过 USG 健康奖励计划，您和您已加入的合格配偶可以通过参与跟踪您的步数或完成健康检查等活动，每人最多可获得 100 美元。赚取期从 2025 年 1 月 1 日开始，到 2025 年 9 月 30 日结束。
长期存储的审查
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