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基于模型的强化学习代理中的知识转移，用于有效的多任务学习
我们为基于模型的强化学习提出了一种有效的知识转移方法，以应对在资源约束环境中部署大世界模型的挑战。我们的方法将高容量的多任务代理（3.17亿参数）提炼成紧凑的1M参数模型，从而在MT30基准测试中实现了最先进的性能，其归一化分数为28.45，比原始1M参数模型的18.93分数进行了实质性改进。这证明了我们的分解技术有效合并复杂多任务知识的能力。此外，我们还采用FP16训练后量化，在保持性能的同时将模型大小降低了50％。我们的工作弥合了大型模型和实际部署约束之间的差距，为机器人技术和其他资源有限的域中提供了可扩展的解决方案，可用于效率且可访问的多任务增强学习。
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。
英国对气候相关的金融披露报告
增强了碳足迹的测量，我们一直在测量自2019年以来的范围1和2排放量，并开始使用支出数据来计算范围3的排放。我们正在努力获取更多供应商特定的数据，以增强我们对范围3排放的计算。该基线在短期和长期内为我们的脱碳策略和减排目标提供了信息。在未来5年中对减少碳足迹进行建模的假设正在整个业务中得到验证。我们的过渡计划，作为我们母公司发现小组的一部分，详细介绍了我们的小组净零策略和目标，将由第4季度2025年发布。与Discovery结合使用，我们计划将目标与基于科学的目标计划（SBTI）保持一致。13
基于在线强化学习的实时策略任务动态自适应评估函数
摘要。实时战略任务的有效评估需要自适应机制来应对动态和不可预测的环境。本研究提出了一种改进评估函数以实时响应战场态势变化的方法，利用实时战略游戏中基于在线强化学习的动态权重调整机制。该方法在传统静态评估函数的基础上，利用在线强化学习中的梯度下降来动态更新权重，并结合权重衰减技术确保稳定性。此外，还集成了 AdamW 优化器，实时调整在线强化学习的学习率和衰减率，进一步减少对人工参数调整的依赖。循环竞赛实验表明，该方法显著提升了 Lanchester 作战模型评估函数、Simple 评估函数和 Simple Sqrt 评估函数在 IDABCD、IDRTMinimax、Portfolio AI 等规划算法中的应用效果。该方法显著提高了得分，并且随着地图尺寸的增加，这种增强变得更加明显。此外，对于所有评估函数和规划算法，该方法引起的评估函数计算时间的增加都保持在 6% 以下。所提出的动态自适应评估函数为实时战略任务评估提供了一种有前途的方法。
内布拉斯加州的中风特别工作组会议议程-DHHS
Hanne Beldin提供了有关仪表板数据的报告（请参阅议程数据包中的附件）。问这个问题，工作队需要什么信息？其他委员会需要哪些数据来完成由工作队驱动的工作？讨论了有关量的数据收集，社会决定因素/人口统计学，心血管负担，获得急性后护理，门内/门外的机会，介入率，护理水平和出院处置（这将进一步查看下一次会议）。通过区域和定义区域收集数据是讨论点。通过创伤区域收集数据最有好处。数据应季度收集。要查看下一次会议的数据要素是，缺血，出血，介入率，处置，转移到高级护理数据，可能是人口统计学和心血管负担。提出了成为掩护状态。
远程DNA预测任务的基准套件
建模远程DNA依赖性对于了解广泛的生物学环境中的基因组结构和功能至关重要。然而，有效捕获这些广泛的依据，这些依赖可能跨越数百万个基本对，例如三维（3D）染色质折叠预测，仍然是一个重大挑战。此外，这是一个全面的基准套件，用于评估依赖远程依赖性的任务。To address this gap, we introduce DNAL ONG B ENCH , a benchmark dataset encompassing five important genomics tasks that consider long-range dependencies up to 1 million base pairs: enhancer-target gene interaction, ex- pression quantitative trait loci, 3D genome organization, regulatory sequence activity, and transcrip- tion initiation signals.为了全面评估Dnal ong b ench，我们评估了五种方法的性能：特定于任务的专家模型，基于卷积的神经网络（CNN）模型以及三个微调的DNA DNA基础模型 - Hyenadna，Caduceus-PH和Caduceus-Ps。我们将视Nnal ong b ench作为标准化资源，有可能促进对新兴DNA序列基于长期依赖关系的全面比较和严格评估。
策略：inter-...
合作多代理增强学习（MARL）中的“视力范围难题”提出了一个重大挑战：有限的访问性阻碍团队的协调，而广泛的视线范围会导致注意力分散注意力和绩效下降。虽然通讯可以潜在地解决这个问题，但现有的方法通常很难跨越不同的视觉范围，从而限制了它们的有效性。我们提出了策略，任务不合时宜的对比前训练策略间互动。策略是一种自适应沟通机制，即使执行过程中的视线范围与训练中的视线范围大不相同，也可以增强代理坐标。通信机制编码消息并将其与本地观察结果集成在一起，并使用对比度学习以基于全球状态的产生表示形式。通过学习生成和解释有关整个环境重要信息的信息，策略使代理商能够通过交流有效地“看到”更多的信息，无论其视觉范围如何。我们在各种情况下，在各种情况下对SMACV2基准进行了全面评估。结果表明，战术始终优于传统的最先进的MARL技术，而没有通信，而在训练中尤其是在极限有限或广泛的观察性的情况下，对视力范围有所不同。
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型
健康不平等模块更新：任务和完成小组报告 第 1 页，共 24 页
社会群体的分层 ................................................................................................ 16 不确定性 ...................................................................................................... 16 吸收信息 ...................................................................................................... 17 社会群体的差异化 QALY 加权 ........................................................................ 17 健康机会成本 ...................................................................................................... 19 产出 ...................................................................................................................... 20 平等考虑 ...................................................................................................... 20