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抑郁症中食物奖励的期待钝了
SSRI 13（13）0（0）13 25）1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。2 Pearson的卡方测试；韦尔奇两个样本t检验。 数据是平均值±SD，如果未另有说明。 Abbreviations : HCP = healthy control participants, MDD = major depressive disorder, HOMA-IR = homeostasis model assessment of insulin resistance, TyG = Triglyceride-glucose Index, BDI = Beck's Depression Inventory, SHAPS = Snaith-Hamilton Pleasure Scale, SSRI = Selective serotonin reuptake inhibitors.2 Pearson的卡方测试；韦尔奇两个样本t检验。数据是平均值±SD，如果未另有说明。Abbreviations : HCP = healthy control participants, MDD = major depressive disorder, HOMA-IR = homeostasis model assessment of insulin resistance, TyG = Triglyceride-glucose Index, BDI = Beck's Depression Inventory, SHAPS = Snaith-Hamilton Pleasure Scale, SSRI = Selective serotonin reuptake inhibitors.
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。
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。
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。
基于规则的语言模型安全奖励
基于大型语言模型（LLM）基于人类偏好的细微调整已被证明可以增强其能力和安全行为。但是，在与安全相关的情况下，没有对人类注释的精确说明，收集的数据可能会导致模型过于谨慎，或者以不良的风格做出反应，例如是判断力。另外，随着模型功能和使用模式的发展，可能需要添加或重新标记的数据来修改安全行为。我们提出了一种利用AI反馈的新型偏好建模方法，仅需要少量的人类数据。我们的方法，基于规则的奖励（RBR），使用了所需或不希望行为的规则集合（例如拒绝不应与LLM分级器一起进行判断。与使用AI反馈的先前方法相比，我们的方法使用了直接在RL培训中的细粒度，可组合，LLM分级的几个提示作为奖励，从而获得更大的控制，准确性和易于更新。我们表明RBR是一种有效的训练方法，与91.7的人为反馈基线相比，F1得分为97.1，从而通过更好的平衡有用性和安全性，导致了更高的安全行为精度。
零售电力改革节能奖励奖励（PSR） - 情况说明书
背景加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）是一家政府机构，该机构在加利福尼亚州监管私人投资者拥有的公用事业（IOUS）。在2021年，CPUC创建了一个为期4年的试点计划，称为节省电力奖励（PSR），该计划将于2022年5月推出，旨在使电网在炎热的夏季电力范围内提高弹性。IOUS和社区选择聚合商（CCA）的住宅客户有资格参加PSR。PSR在其他需求响应计划的成功基础上，允许参与者在高电动需求期间轻松获得账单信用。什么是需求响应？需求响应（DR）是一种用于电网管理的方法，当电力客户压力时，诱使电力客户可以减少其能源利用，或者将其使用转移到一天中的不同时间。参与需求响应的客户通常会这样做，因为他们可以在帮助加利福尼亚雄心勃勃的清洁能源目标的同时获得财务回报。什么是电力节省奖励（PSR）？PSR是一项新的全州试点计划，为在电力公司询问时降低用电的住宅客户提供经济激励措施 - 客户可以以每千瓦时节省的能源的价格赚取2美元的账单信用额度。该计划将由该州的三个主要IOS合作管理：圣地亚哥天然气和电气，南加州爱迪生和太平洋天然气与电气。PSR被用作紧急措施，当电力供应可能出乎意料地达到了对电力的意外需求。当数百万加利福尼亚人回家并打开他们的家庭空调时，这最有可能在特殊的热浪中发生。谁有资格参加PSR？大多数由IOUS和大多数CCA服务的加利福尼亚家庭，并且尚未参加另一个DR计划，可以通过参加PSR活动来赚取帐单信用，以帮助减轻对电网的压力。许多合格的住宅客户将由他们的IOU自动加入PSR。如果您属于这些小组中的任何一个，并且您有资格，您将自动有资格获得PSR帐单学分：•收到家庭能源报告的Pacific Gas＆Electric客户•南加州Edison客户经常使用高电力且以前同意接收电子邮件。•获得家庭能源报告的圣地亚哥天然气和电力客户•通过加利福尼亚州的替代价格（CARE）或家庭电费援助（FERA）获得降低价格服务的所有公用事业的收入限定客户（FERA），如果您想选择获得PSR账单信用额度，或者如果您对您的资格有任何疑问，请与您的合格性息息
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据
1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。数据是平均值±SD，如果未另有说明。缩写：HCP =健康对照参与者，MDD =重度抑郁症，Homa-ir =胰岛素抵抗的稳态模型评估，Tyg =甘油三酸酯 - 葡萄糖指数，BDI = BECK的抑郁症库存，Shaps = Shaps = Snaph-Hamilton-Hamilton愉悦尺度。
分心会削弱食物奖励的目标导向神经反应
1 拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知和行为研究所，邮政信箱 9101，奈梅亨，6500 HB，荷兰 2 瓦赫宁根大学及研究中心人类营养与健康部，邮政信箱 8129，瓦赫宁根，6700 EV，荷兰 3 乌得勒支大学图像科学研究所和乌得勒支大学医学中心脑中心，海德堡大道 100，3584 CX，乌得勒支，荷兰
生成式人工智能模型——商业中的风险和潜在回报
1 Gartner，《7 项将彻底改变销售的技术颠覆》，2022 年 10 月 10 日。https://www.gartner.com/en/articles/7-technology-disrup- tions-that-will-completely-change-sales。GARTNER 是 Gartner, Inc. 及其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务标志，在此经许可使用。保留所有权利。 2 网站：//wwww.smithsonianmag.com/smart-news/artificial-intelligence-art-wins-colorado-state-fair-180980703/ 3 网站：//wwww.weforum.org/press/2023/01/satya-nadella-says-ai-golden-age-is-here-and-it-s-good-for-humanity 4 网站：//openai.com/blog/microsoft-invests-in-and-partners-with-openai 5 网站：//blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/ 6网址：//blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/ 7 网址：//ai.facebook.com/