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Wen SunWen Sun
标题：数据集重置在人类反馈中的在线增强学习中的作用：从人类反馈（RLHF）学习的在线增强学习是用于微调生成模型（例如大语言模型（LLMS））的范式，例如迄今为止最强大的LLMS，例如ChatGpts和GPT4。在这项工作中，利用文本生成的关键属性 - - 在任何地方重置的能力，我们提出了一种新的专业RL算法，在RLHF Pipeline中使用时，可以超越标准RL算法（例如近端策略优化（PPO））。我们的新算法数据集重置策略梯度（DR-PG），通过数据集重置在线策略培训期间的现有离线优先数据集：它将策略梯度优化器重置给离线数据集中的州，而不是总是从初始状态分布开始。离线偏好数据集提供了更有信息的状态（即与我们要优化的基本偏好更相关），我们可以从中重置RL优化器并执行策略优化。从理论上讲，我们表明，在RLHF管道中使用DR-PG时，DR-PG学会了至少与离线数据集涵盖的任何策略一样出色。在实验中，我们证明在标准的RLHF基准中，DR-PG的一代明显好于GPT4 Win-Rate的指标下的PPO一代。Bio：Wen Sun是康奈尔计算机科学系的助理教授。在此之前，他是纽约市Microsoft Research的博士后研究员，并于2019年从卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器人学院完成了博士学位。他通常对机器学习感兴趣，尤其是强化学习。他目前的许多研究都是关于设计算法，以进行有效的顺序决策，理解探索和剥削以及如何利用离线数据来克服勘探。
Div> Damar L. Lopez-Aredondo
审查金融研究审查，金融市场杂志，经济与金融季刊，经验金融杂志，经济动态与控制杂志，经济建模，国家科学院（PNAS）会议论文集（PNAS），物理评论E
由文建明提供
量子信息科学正处于变革的十字路口，即将彻底改变计算、密码学、通信、网络、计量、传感和成像等多个领域。在各种量子系统中，光子量子比特和中性原子是这场量子革命的关键催化剂。本演讲探讨了这些平台的协同融合，重点是通过相干原子集合中的自发四波混频 (SFWM) 开创窄带纠缠双光子源 [1,2]。值得注意的是，我们最近取得了一项独特的成就，首次通过热原子蒸汽中的自发六波混频 (SSWM) 创建了可靠的真正 W 级三光子源 [3]，其产生速率达到了前所未有的水平。重要的是，这一突破无意中揭示了与几个世纪以来数学和天体力学中著名的三体问题的深刻联系。我们的旅程从基础量子概念开始，调查替代量子比特平台，并深入研究传统的双光子生成方法，如自发参数下转换 (SPDC) 和固体材料中的 SFWM。我们揭示了我们在相干原子内窄带双光子和三光子生成方面的最新突破，有望实现长距离量子信息处理和网络。单光子具有不可动摇的量子特性，可作为多功能信息载体，而中性原子则为培育长寿命量子比特和量子存储器提供了理想的环境。我们揭开了中性原子纠缠生成背后的复杂机制的神秘面纱，揭示了 SFWM 和 SSWM 原理。演讲最后展示了我们的最新进展，强调了我们在窄带纠缠光子中产生无与伦比的相干性和可调谐性的能力。这些属性推动了可扩展量子网络的发展，连接了量子处理器并实现了安全的全球信息交换。当我们踏上这段启迪之旅时，我们阐明了单光子和中性原子在推进量子信息科学和技术中的关键作用，激发了迈向量子未来的新研究途径。
Wen Liao，博士 制造和创新 多样性，公平包容策略
在上法学院之前，Wen获得了博士学位。德克萨斯大学奥斯汀分校的化学工程专业，她的研究重点是推进电子设备中的纳米技术和半导体。她的论文“控制化学蒸气沉积中超薄氟芬膜的成核和生长”，涉及开发用于超薄和光滑扩散屏障的沉积方法，以防止铜扩散并减少电子散射。她还具有聚合物合成的经验，并定向块共聚物，可以在当前纳米光刻工具的分辨率限制之外创建化学图案表面。
周文清先生于 2004 年入选
周文清先生 1919 年出生于中国太原，靠近蒙古边境。1940 年，他获得上海交通大学电气工程学士学位，1942 年获得麻省理工学院理学硕士学位。他的硕士论文题为“塞尔森机研究”，研究的是通常所说的闭环控制系统或伺服机构。作为后者的自然延伸，通用电气在二战期间聘请他根据有关日本零式战斗机的情报重新设计防空火控系统。20 世纪 50 年代，周先生在美国博世武器公司的武器部门工作，负责 Atlas (WS-107A) 洲际弹道导弹 (ICBM) 的数字计算机和全惯性制导系统的设计、开发和批量生产。 1951 年，他构想出一种惯性制导系统，用于自动导航太空飞行器，随后他设计出第一台全固态、高可靠性的太空数字计算机，并建立了洲际弹道导弹、太空助推器和载人航天器（从 Atlas、Titan、Saturn 和 Skylab 到 Minuteman 和航天飞机）制导系统的开发和机械化的基本系统方法。1956 年至 1958 年间，周先生发表或发表了几篇关于导弹制导系统的重要论文，其中一篇题为“机载晶体管数字计算机的设计理念
Curriculum Vitae: Junhao (Hao) Wen 1 - LABS
2025 年 OHBM 2025 研讨会联合组织者和主持人，我们的会议主题为：“揭示不同规模、系统和疾病中的大脑异质性”。2025 年 SOBP 2025 研讨会主持人，我们的工作主题为：“普通人群四种脑部疾病中九个 AI 维度的神经解剖学异质性和相似性”。2025 年哥伦比亚 BME 教员讲座：“大规模建模人类衰老和疾病：AI/ML、成像、遗传学及其他”。2025 年哥伦比亚大学研讨会（老龄化研究的未来）：“MULTI：大规模研究人类衰老和疾病”。2025 年哥伦比亚扎克曼研究所研讨会：“MULTI：通过 AI/ML、成像、遗传学和其他技术大规模研究大脑衰老和疾病”。2025 年 NYGC 教员研讨会：“大规模建模人类衰老和疾病：成像、遗传学及其他”。 2024 应邀在转化神经影像学教育计划的在线网络研讨会上发表演讲，主题为：“多器官生物年龄揭示人类衰老、疾病和生活方式因素之间的因果关系”。2024 应邀在年度 ISTAART、AAIC 期刊俱乐部发表我们的《自然医学》论文：“49,482 名个体组成的大型多样化群体中的大脑衰老模式”；与杨志坚博士共同出席。
Wen Chen Curriculum Vitae 2024年9月18日-Biochen
04。Jun Wang＃，Xuan Zhang＃，Wen Chen＃，Jing Li *，Changning Liu *。crlncrna：一个手动策划的癌症数据库 -
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
Wen Liao，博士
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