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2024-2025 年评分和反馈策略
在最后两节中，诗人转用更为平实的语言，强调了神风特攻队飞行员的家人对他未能履行职责的羞愧。诗人的意图可能是通过关注他所受到的待遇来鼓励读者为他感到难过。诗人告诉我们，他的妻子表现得好像他“不再存在”，而他的孩子们也学习和效仿了这种行为。成年后的演讲者质疑，如果他为了“更好的死法”而完成神风特攻队任务，他是否会少受一些痛苦。从上下文来看，日本文化对责任和服从观念的影响体现在家庭行为中。诗歌结尾处使用的简单语言表明了家庭的简单选择：接受他和他未能履行职责的行为，或者拒绝他，因为他是文化的叛徒。飞行员不遵循文化期望，没有人愿意原谅他或理解他的观点。
固体液体接口处的量子反馈
通过导体驱动的电子电流可以通过著名的库仑阻力效应诱导另一个导体中的电流。在移动的流体和导体之间的接口上已经报道了类似的现象，但是它们的解释仍然难以捉摸。在这里，我们利用了非平衡的Keldysh框架，开发了一种相互交织的流体和电子流的量子机械理论。我们预测，全球中性液体可以在其流动的实心壁中产生电子电流。这种流体动力学库仑阻力均来自液体电荷波动与固体电荷载体之间的库仑相互作用，以及由实心声子介导的液体电子相互作用。我们根据固体的电子和语音特性以及液体的介电响应明确地得出了库仑阻力电流，这一结果与液态涂纸界面上的最新实验一致。此外，我们表明当前一代抵消了从液体到固体的动量转移，从而通过量子反馈机制降低了流体动力摩擦系数。我们的结果为控制量子水平控制纳米级液体流量提供了路线图，并提出了设计具有低流体动力摩擦的材料的策略。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
用于教学、评估和反馈的生成式人工智能
大型语言模型 (LLM) 是文本应用生成式 AI 的重要组成部分。它们经过大量文本数据、学习模式、语法和语言语义的训练。LLM 可以通过处理这些数据来生成连贯且相关的文本，从而构成 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 模型的基础。“大型”一词指的是神经网络的庞大规模和用于训练它们的庞大数据集，范围从数十亿到数万亿个参数。生成式 AI (GAI) 和大型语言模型 (LLM) 这两个术语经常互换使用，但严格来说，LLM 应该仅指特定类型的 AI 模型，该模型专注于根据从大量文本数据中学习到的模式处理和生成类似人类的文本。LLM 是许多生成式 AI 应用程序的关键组成部分，尤其是那些涉及文本生成的应用程序，但生成式 AI 涵盖了更广泛的 AI 系统，可以创建各种类型的内容，包括图像、音频和视频。
脑信号相关反馈 - THUIR
最近，便携式和高精度脑机接口 (BCI) 设备的进步为监测用户在搜索过程中的大脑活动提供了可能性。脑信号可以直接反映用户对搜索结果的心理反应，因此它可以充当额外的、无偏的 RF 信号。为了探索脑信号在 RF 背景下的有效性，我们提出了一种新颖的 RF 框架，该框架将基于 BCI 的 RF 与伪相关信号和隐式信号相结合，以提高文档重新排名的性能。在用户研究数据集上的实验结果表明，结合脑信号可以显著提高我们的 RF 框架的性能。此外，我们观察到脑信号在几种困难的搜索场景中表现得特别好，尤其是当作为反馈的隐式信号缺失或有噪声时。这揭示了何时以及如何在 RF 背景下利用脑信号。
巴拉克风电源反馈表格
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