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计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
Kuchinda NAC“ - Sambalpur-奥里萨邦政府
Execu＆6 Olficer通知区域委员会，Kuchinda Memono。37＆_ /nacdate。！a-o3：AK副本属于Kuchinda /项目管理员ITDA的Block开发官。kuchinda /Execlrtive工程师。R＆B /监督工程师。 rwd，kucl-rinda /aei-。 .mi，kuchinda /ae。 pheo kuchinda获取信息，t \ e*ecutiv！6fficer通知区域委员会。 kuchinda备忘录 3_23 /NAC日期。 01 /，：4V.AZ2L1- COP-V提交给主席 /副主席 / A11议员。 1; lac kuchinda for then inlbrmation。 \：执行人员区域委员会。 kuchindaR＆B /监督工程师。rwd，kucl-rinda /aei-。.mi，kuchinda /ae。pheo kuchinda获取信息，t \ e*ecutiv！6fficer通知区域委员会。kuchinda备忘录3_23 /NAC日期。01 /，：4V.AZ2L1- COP-V提交给主席 /副主席 / A11议员。1; lac kuchinda for then inlbrmation。\：执行人员区域委员会。kuchinda
Cheng，Lixin，Wang，Ke，Xia，Guodong和Ghajar，Afshin J.（2023）。高级传热技术：基本面和应用。传热E
摘要。可追溯性和透明度是人道主义供应链的关键方面，以确保有效地提供援助。现有的研究强调需要提高可追溯性和透明度，以应对腐败，伪造商品和效率低下的挑战。传统系统通常缺乏有效实现这些目标的必要基础设施和机制。区块链技术提供了独特的功能，可增强人道主义供应链中的可追溯性。本文介绍了一种基于概念区块链的系统，旨在记录和验证人道主义商品和资源的移动，并促进在整个供应链中关键利益相关者的合作。通过增强可追溯性，透明度和利益相关者的协作，该系统可以有助于有效地提供人道主义援助，最终使受影响的社区受益于他们需要的时代。
Saad，Same，Ubeywarna，Dasunika和Zhang，Hongwei（2023）。关键因素影响供应链设计的重新配置：评论论文。在：汤姆
摘要。随着行业4.0的发展，最先进的技术是发明的，由于迅速的全球化，供应链（SC）已经容易受到各种风险的影响，并且供应链设计的重新配置已成为近年来的重大考虑。本文旨在提供有关当前研究实践的重要文献综述，并确定影响数字环境中供应链设计重新配置的关键因素，并优先考虑考虑相对重要性的因素，并开发一个框架以减轻风险水平。进行了系统的文献综述，以识别和分析影响供应链设计重新配置的关键因素以及用于开发概念框架的分析层次结构过程（AHP）方法。这项研究的结果表明，在数字环境中重新配置供应链设计阐明了未来的研究，并着重于提高供应网络的效率和响应能力的潜力。
量子力学中的白噪声 - 塞缪尔·爱泼斯坦
量子信息理论是指使用量子力学的属性来执行进化处理和传播。它具有许多子字段，包括量子计算，量子算法，量子密钥分布，量子复杂性理论，量子传送和量子误差校正。它利用量子叠加和纠缠作为资源来定义经典力学无法实现的方法和算法。然而，本文表明，除了指数少的量子状态以外，所有量子均实际上都是白噪声。因此，将它们描述为“垃圾”不会不准确。从这些状态下，无法通过测量结果获得任何信息，并且由于保护不平等，没有通过量子通道进行处理可以增加其“信号含量”。本文中详细介绍的事实需要与现代量子信息理论进行核对。一个人如何处理几乎所有量子状态实际上都是白噪声，而在信息处理或传输方面没有价值的事实？唯一具有高信号含量的量子状态是经典的基础状态，例如| x⟩，对于x∈{0，1} ∗，并且在希尔伯特空间中与它们接近的状态。这就提出了一个问题：
算法物理学-Samuel Epstein
本手稿对算法信息理论与各个物理学领域的交集的已发表和未发表的材料进行了调查，包括量子力学，治疗方法，牛顿物理学，黑洞和建筑构造理论。如果一个人可以访问停止序列，则信息可以在空格事件之间传递。探索了算法信息与量子测量之间的关系。使用量子力学压缩经典信息没有好处。本手稿介绍了“半古典子空间”的概念，其中可以测量部分信号并可能发生部分信息克隆。令人惊讶的结果之一是，在进行反谐后，绝大多数的非分子量子（纯和混合）状态将导致经典概率而没有算法信息。因此，大多数非量子量子状态将其切成白噪声。至于热力学，引入了算法粗粒和细粒度熵的新定义。在动力学过程中，算法细粒熵函数振荡。小型幻影是常见的，较大的波动更为罕见。粗粒熵被证明是对细粒熵的极好近似。详细介绍了无同步定律，它说随着时间的流逝而演变的单独和孤立的物理系统不能具有同步的热力学算法熵。对于牛顿物理学，引入了一种典型的度量，该测量值在牛顿空间中得分算法的典型性水平。在围绕质量点的轨道过程中，典型性将振荡。此外，不是异国情调的两个轨道不能具有同步的典型度量。黑洞的Kolmogorov复杂性已详细介绍，并描述了其与复杂性/体积对应关系的关系。独立性假设与许多世界理论和构造者理论相抵触。
