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温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
增材制造缺口聚乳酸样品的平均应变能密度标准的验证
尽管缺口和裂纹在工程应用中无处不在，但它们仍然对准确的故障预测构成挑战。对于许多实际应用，希望有一种简单而可靠的方法，使用简单的线弹性有限元模拟和粗网格来局部预测任意形状的缺口和裂纹部件的故障。实现这一目标的众多方法中的两种是临界距离理论 (TCD) [ 2 ] 和平均应变能密度 (ASED) [ 1 ] 标准。虽然后者已广泛应用于传统材料，但它在增材制造领域的局限性仍未得到充分探索 [ 3 ]。增材制造具有许多潜在的优势和用例，例如快速成型、复杂拓扑优化和大规模减重，涉及从医学到航空工程等许多学科，显然需要深入了解增材制造，以弥合其能力与当前工业应用之间的巨大差距。增材制造的概念
Michigan Economic Indicators
ECONOMIC HIGHLIGHTS United States consumer sentiment increased 1.8% in November 2024 from the October 2024 level and was 17.1% above the level in November 2023. Consumer sentiment in November 2024 was at the highest level since April 2024, but only marginally above the average from 1979-1982. In contrast to the similar levels of sentiment, between 1979 and 1982, the inflation rate averaged 10.3% and the unemployment rate averaged 7.6%, while through November 2024, the year-to- date inflation rate averaged 3.0% and the unemployment rate averaged 4.0%. Oil prices fell 2.4% from October 2024 to November 2024 and were 17.1% below the level in November 2023. The $69.95-per-barrel price in November 2024 was the lowest since August 2021, when it was $67.73 per barrel. Compared to the all- time high of $133.88 per barrel in June 2008, the price of oil in November 2024 was down 47.8%.
自由空间FS4CE内置扬声器
Footnotes (1) Frequency response and range measured on-axis in half-space environment with recommended EQ (2) Sensitivity measured on-axis in half-space environment averaged 100 Hz – 10 kHz using recommended high-pass protection (3) Maximum SPL calculated from sensitivity and power handling specifications, exclusive of power compression (4) Bose Professional extended-lifecycle test using pink noise filtered to meet IEC268-5, 6-DB波峰因子，持续500小时的持续时间（5）AES标准2小时持续时间IEC系统噪声（6）在通用音频应用中使用时，每EN60529测试至IP55。在每EN5 54-24中测试了在整个空间环境中测量的火灾和疏散通知申请（7）
在青少年和成年人中的常规大麻使用与大脑静止状态的功能连通性之间的关联
• Personal history of a diagnosed psychotic episode or disorder • Current daily use of psychotropic medication • Past month treatment for any mental health condition, including cannabis dependence • BMI <18.5 or >34.9 (adults), or at <2 nd or >99.6 th percentile (adolescents) • Any one illicit drug used more than two days per month, averaged over the past three months (except laughing gas) • Use of laughing gas more在过去的三个月中，比每周一次，平均•MRI禁忌症•每周或更频繁的大麻在18岁之前使用大麻，至少三个月
经济发展政策的作用 - Upjohn Research
• 疫情加剧了地区不平等：2019年6月，失业率最低的5个州平均为2.5%，失业率最高的5个州平均为5.3%，差距为2.8%。2020年6月，失业率最低的5个州平均为6.5%，失业率最高的5个州平均为15.7%，差距为9.2%。• 受经济衰退打击更严重的大都市地区遭受永久性损失：经济衰退期间失业率高出5%，10年后就业率比同类大都市低6%，就业率低2个百分点。• 就业增长会提高大都市地区的就业率，在更困难的地区，这种提高的幅度会更大：当地劳动力市场（例如大都市区）的就业岗位增加10%，即使在10年或20年后，也会使其“就业率”（就业/人口）提高2%——而这种影响在原本就业率较低的地区会高出一半，达到3%。 • 区域性困境的加剧为州政府和联邦政府提供了更充分的理由，有针对性地向陷入困境的当地劳动力市场提供经济发展援助：这不仅有助于帮助陷入困境的地区，而且还能提高州/国家的整体就业率。
一种针对远程评估优化的新型计算机自适应单词列表记忆测试：无痴呆症老年女性的心理测量特性及其与神经退行性生物标志物的关联
缩写：CI，置信区间；SD，标准差；SLS，斯特里克学习广度；SLS 最大广度，在任何学习试验中识别的最大单词数；SLS 1-5 总计，在 1-5 次试验中正确识别的单词总数；SLS 试验总数，SLS 1-5 总计 + 延迟；SLS 综合，平均 z 分数（SLS 最大广度、SLS 1-5 总计、SLS 延迟）；SYM，符号测试；SYM 正确 RT，所有四次试验中每项的平均反应时间（仅正确试验）；SYM 最佳 2 平均值，完成试验的秒数，在完成时间最快的两次试验中取平均值；SYM 中间 2 平均值，完成试验的秒数，在两次试验中取平均值，不包括最高和最低表现；SYM 所有 4 平均值，完成试验的秒数，在所有四次试验中取平均值。两种测试均使用随机替代形式，因此信度系数也代表替代形式信度。 a 所有相关系数均显著（P < 0.001）。bn = 88。cn = 61，因为在学习开始后增加了延迟。d 1-5 总计 + 延迟，n = 61。e 平均 z 分数（最大跨度，1-5 总计，延迟），n = 61。f 四次试验中每个项目的平均反应时间（仅正确试验），单位为秒。g 完成一次试验的秒数，取完成时间最快的两次试验的平均秒数。h 完成一次试验的秒数，取两次试验的平均秒数，不包括最高和最低表现。i 完成一次试验的秒数，取四次试验的平均秒数。j 完成所有四次试验的秒数（总结）。
用于可解释人工智能的随机模糊规则泡沫
摘要 随机泡沫训练多个模糊规则泡沫函数近似器，然后将它们组合成单个基于规则的近似器。泡沫系统在来自训练有素的神经分类器的引导随机样本上独立训练。泡沫系统将神经黑匣子转换为可解释的规则集。基于模糊规则的系统具有底层概率混合结构，可对每个输入的规则产生可解释的贝叶斯后验。规则泡沫还通过广义概率混合的条件方差来衡量其输出的不确定性。随机泡沫通过平均其吞吐量或规则结构来组合学习到的加性模糊系统。随机泡沫在其规则、规则后验和条件方差方面也是可解释的。30 个 1000 规则泡沫在 MNIST 数字数据集的随机子集上进行训练。每个这样的泡沫系统的分类准确率约为 93.5%。平均吞吐量的随机泡沫实现了 96。 80% 的准确率，而仅对其输出进行平均的随机泡沫则实现了 96.06% 的准确率。吞吐量平均的随机泡沫也略胜于对 30 棵分类树进行平均输出的标准随机森林。30 个 1000 规则泡沫也在深度神经分类器上进行训练，准确率为 96.26%。对这些泡沫吞吐量进行平均的随机泡沫本身的准确率为 96.14%。对其输出进行平均的随机泡沫准确率仅为 95.6%。附录证明了加法系统模糊近似定理的高斯组合泡沫版本。