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如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
生成的AI首次呼吁证据：网络刮擦以培训生成AI模型的合法基础
下游风险和危害：例如，可以使用生成的AI模型来产生有关造成困扰或声誉危害的人的不准确信息，由黑客部署社会工程策略来生成针对个人量身定制的网络钓鱼电子邮件或进行其他对抗性攻击。
铁路安全调查 - 悉尼火车 602M 号旅客列车脱轨 - Edgecliffe 站 - 2014 年 1 月 15 日
2014 年 1 月 15 日下午，T10 和 T35 组组成一列列车，编号为 602L，运行于悉尼东南部的 Cronulla 和悉尼东部郊区的 Bondi Junction 之间（图 1）。列车于美国东部时间 16:04:50 从 Cronulla 出发（与时刻表相比，大约晚了两分钟）。列车由一名见习司机在驾驶员培训师的监督下驾驶。旅程最初在 Cronulla 支线上穿过悉尼郊区，然后在 Sutherland 汇入 Illawarra 线。在 Sutherland 和下一站 Jannali 之间，车轮滑移灯 (WSL) 在制动期间亮起四秒钟。根据对数据记录器下载的分析，在旅程的其余时间，WSL 在抵达 Redfern 站之前以不规则的间隔亮起 20 次。
不同开门方式纵向通风地铁列车火灾临界速度及约束速度研究
临界速度、约束速度和烟气回流长度是隧道火灾烟气控制的重要因素。本研究旨在分析地铁列车车厢在隧道内停车时火灾时这3个关键烟气控制参数在不同开门情况下的相关性。对烟气的传播和控制进行了缩比模型实验测量和数值模拟。考虑了列车内的5个火灾位置和列车的两个侧门打开场景。结果表明，纵向通风系统启动时间对列车烟气回流长度几乎没有影响。然而，侧门的打开会导致列车烟气回流长度缩短。此外，我们建立了地下隧道双长狭窄空间内火灾引起的地下列车火灾的临界速度和约束速度的无量纲相关性。本研究为地下隧道内列车停车火灾的烟气控制系统设计提供了预测模型。
AI 替身告诉你发生了什么：首次使用 AI 操作的儿童进行模拟面试，以培训调查采访员
先前的研究表明，使用虚拟形象结合反馈和建模进行模拟儿童性虐待 (CSA) 面试训练可以提高面试质量。然而，为了使这种方法具有可扩展性，面试官问题的分类需要自动化。我们测试了一个自动问题分类系统来处理这些虚拟形象面试，同时还提供自动干预（反馈和建模）以提高面试质量。42 名专业人员在线进行了两次模拟 CSA 面试，并在第一次面试后随机获得不干预、反馈或建模。反馈包括所指控案件的结果和对面试官问题质量的评论。建模包括学习要点和说明好坏提问方法的视频。在主要类别（推荐与不推荐）中，人工操作员和自动分类在问题编码方面的总一致百分比为 72%，在考虑 11 个子类别时为 52%。干预组从第一次面试到第二次面试有所改善，而无干预组的情况并非如此（干预 x 时间：p = 0.007，η p
隧道中的光或火车；通过减轻财务风险
供应链融资是新兴的概念，并参加了金融杂志提供者，买家和供应商。这项研究凭经验研究了供应链融资解决方案（SCFS）的影响，银行使用亚洲发展银行注册国家（巴基斯坦，中国和孟加拉国）的小组数据集对金融服务提供商的财务状况进行了金融风险，从2012年至2012年至2021年。通过打破新的地面，供应链融资解决方案指数是通过结合多种解决方案来衡量其对金融服务提供商财务业绩的影响而开发的。结果显示，供应链融资解决方案对金融服务提供商的财务业绩的重大影响。此外，通过提供SCF解决方案，银行能够降低其外部双方（例如投资者，股东）的财务风险，这项研究鼓励金融服务提供商（银行）采用供应链融资解决方案，以增强供应链融资，以增强财务绩效，并使他们能够评估其供应链融资解决方案，以评估其作为减轻财务风险的技术。
公共利益，真正的灵魂：版权的合理使用学说和使用受版权保护的作品来培训生成AI工具
生成人工智能（AI）工具（例如Chatgpt，Gemini和稳定的扩散）使用通常包括整个受版权保护的作品的数据集训练。使用受版权保护的作品来培训这些日益突出的工具已被证明是如此引起争议，以至于最著名的AI公司之一的高级主管重新辞职，并指出，AI开发人员对Scrape和使用质量的Internet数据进行了“剥削性”，而无需首次获得互联网数据，而无需首次获得同意的同意。1在本文中，我研究了这些担忧，并最终确定，摄入整个受版权保护的作品是为了培训Generative AI工具的目的，这可能构成了美国版权公平使用学说下的变革性用途。在得出这一结论时，我首先简要概述了当前诉讼，然后将判例法引入了判例法，以将公平用途应用于生成AI工具提出的challenges。接下来，我将判例法应用于摄入版权作品的培训AI工具上，认为这种使用构成了根据美国版权法的变革性，合理使用。最后，本文以乐观态度结束，探讨了对版权法的未来的影响，并概述了创作者仍然必须维护其专有权利的众多途径。
使用预训练深度学习模型分析人工智能和自然语言处理作为电子医疗专家系统支持的意义
摘要：人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 是医疗保健领域不可或缺的技术，它们可以支持强大且安全的数字系统，并嵌入物联网 (IoT) 应用。本研究试图构建一个人工智能-自然语言处理集群系统。在该系统中，使用词性提取丰富的内容，然后将其分类为可理解的数据集。无法使用具有标准化流程和程序的独特系统来跨不同系统支持电子医疗保健部门，这对各国乃至全世界都是一个巨大的挑战。旨在训练一个集群系统，该系统可以提取丰富的内容并适应深度学习模型框架，以便通过快速安全的数字系统解释医疗保健需求的数据集。本研究使用（行为导向驱动和影响函数）来确定 AI 和 NLP 对电子健康的重要性。基于选择性评分方法，开发了 5 分制中的 1 分率，称为关键优势分数。行为导向驱动和影响函数允许根据应用于样本研究的文本内容选择对电子健康进行深入评估。结果显示，NLP 和 AI 在电子医疗领域的规模显著性得分为 3.947。研究得出结论，定义明确的人工智能和自然语言处理应用是推动医疗电子服务取得积极成果的完美领域。
下一代共包装的光学技术在数据中心和其他计算应用程序中训练和运行生成AI模型John Knickerbocker
4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。 生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。 Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。 但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。 这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。 今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。 传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。 共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。 计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。 但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。4 IBM T. J. Watson Research Center，1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY 10598简介需要快速管理大量数据，有效地促进了对数据中心中高速数据传输的需求。生成AI的出现进一步推动了对高速数据传输的需求，因此数据中心的近四分之三居住在数据中心中[1]。Traffim的增长加速了对下一代网络设备的需求，以支持更高的端口密度。但是，用于数据传输的传统铜电缆受到长距离信号降低的限制。这又推动了大规模部署高速光学元件的要求，以连接网络设备的各个层。今天，数据中心在很大程度上依赖于光学，但不用于短到中间（<2m）的互连。传统的可插入光学带宽的增加速度要比数据中心的速度慢得多，并且应用要求和常规可插入光学的功能之间的差距不断增加，这一趋势是无法实现的。共包装光学（CPO）是一种破坏性的方法，可通过通过高级包装和电子设备和光子学的优化来大大缩短电连接长度，从而提高互连带宽密度和能量效率。计算性能的进步从摩尔的定律缩放中有益，并且在过去20年中的性能高达60000倍，如图1所示。但是，在同一时间范围内，I/O带宽仅增加了30倍。电信号速率的增加需要显着前进才能使信号进入/退出，此外，根据应用程序，根据应用程序，还有一个伴随的挑战，可以进一步将电信号移至路由器或开关的前面板。为了解决这一挑战，该行业将通过共包装光引擎和主要