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公共部门创始人股权和创新者奖励研究
2 简介................................................................................................................................................................ 9
我们为员工提供的文化、奖励和福利
STI 计划支付的金额取决于我们作为公司的表现以及您作为员工的贡献。每年有少数表现优异的员工获得杰出贡献奖。这意味着他们的奖金乘数高于其他员工。在评估您的贡献时，我们会考虑各种因素，包括：
美国银行定制现金奖励计划规则
Basic terms and definitions Base Cash Rewards — The Cash Rewards you will earn with each purchase Billing Cycle — The period of time between monthly bills or monthly billing statements, as defined in your Credit Card Agreement Bonus Cash Rewards — The additional Cash Rewards you can earn with certain purchases, as described herein Card — A Bank of America® Customized Cash Rewards Mastercard® or Visa® credit card Card Program — The Bank of America® Customized Cash Rewards program Cardholder (also referred to as “you”) — Individual Cardholders, Joint Cardholders and authorized users, if any, with a Card account and charging privileges (excluding corporations, partnerships or other entities) Cash Rewards — Rewards earned through use of the Card Choice Category — Purchases earn Bonus Cash Rewards made from one of the selected merchant types: gas & EV charging stations (default), online shopping, dining, travel, drug stores, or home improvement/furnishings.选择类别可以更改为未来购买客户奖金的每个日历月份一次，当您与美国合格帐户有合格关系时，您可以在净购买中获得10％的奖金，并在净购买中获得的奖金奖金 - 美国银行支票或储蓄帐户，与Merrill或Merrill®的合格现金管理帐户，或合格的529个帐户持有的529个帐户；符合条件的帐户由美国银行，N.A。联合持卡人 - 与主要持卡人共同承担帐户的全部责任；不包括授权用户商人 - 与我们签约以提供合作伙伴奖励提供净购买的商人 - 在此卡上进行的购买量；即使这张卡不是原始的付款方式奖励，即使您在参加合作伙伴奖励提供伙伴奖励报价的报价时，您的奖励奖励，而不是获得互惠奖励的纽约奖励，即使您获得的额外奖励的能力，即使您获得的奖励奖励，即 - 可选的福利和奖励计划，与此卡计划分开，美国银行客户/符合某些存款帐户和存款/投资余额标准的客户/美林客户。资格和入学要求以及其他计划详细信息可在bankofamerica.com/preferred-wordwards wards Primary Carddorder（卡帐户计划规则上名称为单位的持卡人），请参考本文档中的条款和条件，该条款和条件管理该卡计划；这些计划规则与您的卡
权力能增加对奖励的关注吗？研究大脑和行为
理论上，权力体验可以增加对奖励的关注，但事实真的如此吗？虽然这是一个普遍的假设，但没有一项研究直接调查权力对奖励关注的影响。此外，调查权力对与奖励相关的行为的影响的研究并没有将奖励与可能的替代目标分开。因此，本文直接研究了权力是否会在将奖励与可能的替代目标移除/分离的同时增加个人对奖励的关注。通过七项使用多种范式和方法（即自我报告、概念激活、鼠标跟踪和脑电图）的研究，我们的结果几乎没有支持心理权力增加对奖励关注的假设。我们的主要结果得到了贝叶斯分析和跨研究荟萃分析的补充。本文的研究结果与那些试图解释权力与不道德行为之间联系的人高度相关，其中对奖励的关注增加被认为发挥了作用。我们的结果表明，需要探索其他可能的机制来确定强者行为背后的驱动力。
通过人工智能增强网络安全：风险、...
Joshua A. Kroll，海军研究生院 James Bret Michael，海军研究生院 David B. Thaw，匹兹堡大学 保持对防御和人类的不对称优势的攻击仍然是主要的控制点。我们提供了评估人工智能对网络安全影响的问题分类。人工智能部署的最新进展应被视为丰富的社会技术系统，而不仅仅是技术工具。增加规模、复杂性和范围在评估其行为时，必须包括人员、政策和交互，这些任务可以有意义地自动化，包括与网络安全相关的任务。在该上下文中定位特定工具。这种系统框架提供了 A
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。
通过自适应奖励通过加强学习来学习电路放置技术
摘要 - 安装是印刷电路板（PCB）物理设计的第一步，并且需要大量的时间和域专业知识。放置质量会影响子分析任务的性能，并且最佳位置的产生至少是NP兼容。虽然随机优化和分析技术取得了一定的成功，但它们通常缺乏对人类工程师的直觉理解。在这项研究中，我们提出了一种新颖的端到端机器学习（ML）方法来学习基本的放置技术并利用经验来有效地优化PCB布局。为了实现这一目标，我们将PCB放置问题作为马尔可夫决策过程（MDP），并使用加固学习（RL）学习通用位置技术。代理驱动的数据收集过程产生了足以在自适应奖励信号的指导下学习通用政策的高度多样性和一致的数据点。与看不见的电路的最新模拟退火方法相比，经过TD3和SAC训练的由此产生的策略平均降低了路由后线长度的17％和21％。定性分析表明，这些政策学习了基本的放置技术，并证明了对潜在问题动态的理解。共同证明了新兴的协作或竞争行为以及更快的放置融合，有时超过数量级。索引术语 - 电路布局，放置，加固学习
优化您的总体薪酬：协调一致的战略可带来成功执行
组织试图实现的一个关键成果是向员工传达其整体奖励计划的价值。我们领先的沟通和变革管理专家能够帮助制定战略，以产生高额的沟通回报，并帮助组织为计划变更做好准备，并建立基于结果的、有影响力的员工体验。
用平滑的贝尔曼方程式在最终奖励下初始化深Q学习
本文考虑了仅在达到某些最终状态（或此类实例的组成）时才能获得积极奖励的RL实例，例如迷宫探索出口时有大量积极的奖励。尽管这种设置显然受到限制，但本文指出，培训与一项政策相关的深层网络，然后仅通过平滑贝尔曼方程并添加对初始状态的积极限制，可以通过随机性或好奇心来完成，而在此设置中，即在0-loss假设下，就可以在0板的假设中表现出积极的阳性Q值，以至于是在0板的假设中（以下一个效果），因此它是在0-loss假设中的出现（以下是一个效果），因此它是在0板的假设中（以下是一个效果），因此一定是一个效果，因此，这是一个效果，因此，这是一个效果，以至于一定要么在0层状态下（以下情况下），因此，一定是一个效果。被锁定。从这种初始化中，可以使用包含通往良好出口的路径的重播缓冲区来完善经典的深Q学习。未来的作品应考虑此框架的实际实验。
unex-rl：通过单向执行加强多阶段推荐系统的长期奖励
近年来，人们对Utiz Liz Liz Liz Liz Liz Formenting学习（RL）的兴趣越来越高，以优化推荐系统中的长期奖励。由于工业推荐系统通常被设计为多阶段系统，因此同时优化多个阶段时，具有单个代理的RL方法会面临挑战。原因是不同阶段具有不同的观察空间，因此不能由单个代理建模。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的基于单向执行的多代理增强学习（UNEX-RL）框架，以重新获得多阶段建议系统中的长期奖励。我们表明，单向执行是多阶段推荐系统的关键功能，为多机构增强学习（MARL）的应用带来了新的挑战，即观察依赖性和级联效应。为了应对这些挑战，我们提供了级联信息链（CIC）方法，以将依赖性观测值与动作依赖性观察结果分开，并使用CIC有效地训练UNEX-RL。我们还讨论了UNEX-RL的实际差异技术。fi-Nelly，我们显示了UNEX-RL对公共数据集和具有超过1亿用户的在线推荐系统的有效性。特别是，UNEX-RL揭示了用户使用时间的0.558％与单一AGENT RL算法相比，在线A/B实验中的使用时间为0.558％，强调了UNEX-RL在工业推荐系统中的效率。