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从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
LGA -PLN -001_CRUISE AV（BOLT） - 执法互动计划-05.2024
Cruise AV的标志是其安全的硬件传感器套件，在外部可见。传感器套件不会在外部共享信息，不会通过云数据处理来跟踪或以任何身份保留第三方。这种传感器阵列使Cruise AV能够收集有关其环境的信息并告知系统的驾驶决策。在AV的后备箱内是组成系统“大脑”的计算机，并迅速综合了硬件套件收集的信息，以通过感知（了解环境），预测（评估给定环境的可能的安全路径或轨迹）和控制驾驶（驾驶驾驶员）（评估可能的安全路径或轨迹）。有关巡航自主系统如何工作的更多信息，并在此处的2022 Cruise安全报告中提供了一个安全的驾驶员。
增强学习的基于旋转的旋转摆项目
实施，实验和结果38 5.1。软件实施38 5.1.1 TensorFlow 38 5.1.2 Pendulum驱动器38 5.1.3 Pendulum Environment 38 5.1.4 Raspberry Pi Software 39 5.1.5深钢筋学习39 5.2。硬件实现39 5.2.1带电机驱动器的Raspberry Pi 39 5.2.2带电机旋转编码器的Raspberry Pi 40 5.2.3 Raspberry pi搭配摆旋转旋转编码器40 5.3。实验实现和设置40 5.3.1环境40 5.3.2参数41 5.4。仿真结果42 5.4.1应用突然变化44
英国武装部队死亡人数：二战后作战死亡人数
所有战场 7,192 - - 巴勒斯坦 (GSM) 1945 年 9 月 3 日至 1948 年 6 月 30 日 754 - - 马来亚 (GSM) 1948 年 6 月 16 日至 1960 年 7 月 31 日 1,442 - - 柏林空运 (GSM) 1948 年 6 月 25 日至 1949 年 10 月 6 日 25 - - 长江 (NGSM) 1949 年 4 月 20 日至 1949 年 7 月 31 日 45 - - 朝鲜 1 (UN) 1950 年 6 月 27 日至 1954 年 7 月 27 日 1,129 - - 运河区 (GSM) 1951 年 10 月 16 日至 1954 年 10 月 19 日 405 - - 肯尼亚 (AGSM) 1952 年 10 月 21 日至 1956 年 11 月 17 日 95 - - 塞浦路斯 (GSM) 1955 年 4 月 1 日至1959 年 4 月 18 日 358 - - 近东（苏伊士） (GSM) 1956 年 10 月 31 日至 1956 年 12 月 22 日 24 - - 阿拉伯半岛 (GSM) 1957 年 1 月 1 日至 1960 年 6 月 30 日 60 - - 刚果 (ONUC) 1960 年 7 月 10 日至 1964 年 6 月 30 日 2 - - 文莱 (GSM) 1962 年 12 月 8 日至 1962 年 12 月 23 日 7 - - 婆罗洲 (GSM) 1962 年 12 月 24 日至 1966 年 8 月 11 日 140 - - 塞浦路斯 (GSM) 1963 年 12 月 21 日至 1964 年 3 月 26 日 9 - - 塞浦路斯 2 (联塞部队) 1964 年 3 月 27 日至今 4 - - - 南阿拉伯 (GSM) 1964 年 8 月 1 日至 1967 年 11 月 30 日 160 - - 马来半岛 (GSM) 1964 年 8 月 17 日至 1966 年 8 月 11 日 39 - - 北爱尔兰 3,4 (GSM) 1969 年 8 月 14 日至 2007 年 7 月 31 日 1,441 722 719 其中北爱尔兰以外 53 53 - 佐法尔岛 (GSM) 1969 年 10 月 1 日至 1976 年 9 月 3 日 25 - - 罗得西亚 1979 年 12 月 1 日至 1980 年 3 月 20 日 5 - - 南大西洋（福克兰群岛） 1982 年 4 月 2 日至 1982 年 10 月 21 日 237 - - 海湾 1 (GSM) 1990 年 8 月 2 日至 1991 年 3 月 7 日 45 24 21 1991 年至 2003 年 4 月 30 日 7 0 7 柬埔寨 (UNAMIC/UNTAC) 1991 年 10 月 1 日至 1993 年 9 月 30 日 1 0 1 巴尔干半岛 5,6 (北约) (联合国) 1992 年 7 月 1 日至今 72 13 59 塞拉利昂 (OSM) 2000 年 5 月 5 日至 2002 年 7 月 31 日 5 1 4 阿富汗 5,7 (OSM) 2001 年 9 月 11 日至 2021 年 8 月 28 日 457 405 52 伊拉克 (Op TELIC) 2003 年 1 月 20 日至 2011 年 5 月 22 日 178 135 43 利比亚 (北约) 2011 年 3 月 19 日至 2011 年 10 月 31 日 1 0 1 伊拉克和叙利亚 5 (Op Shader) (OSM) 2014 年至今 6 1 5 马拉维 (Op CORDED) 2019 年 2 月 26 日至今 1 0 1
武器化的人工智能和使用武力规范
AWS 有可能从根本上改变武力的使用，以相互冲突的方式触及工具性和人文性战争实践。从工具性角度理解，战争服务于国家的政治和经济利益。以效率为中心的工具性论点是 AWS 的推动因素：此类系统因其比人类更快的反应时间和隐身性而具有军事优势。然而，围绕勇气、荣誉、英勇或互惠等概念构建的人文主义战争理解因武器系统中包含越来越多的自主功能而受到挑战。我们可以通过考虑美国的例子来看到这种分歧。一方面，美国军事理论谈到增加未来武器平台的自主性投资和相关性。另一方面，美国开发 AWS 的历史包括各种取消的项目，原因是美国根深蒂固地不愿意将杀戮决定委托给机器。
提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
salesforce-ai特殊考试准备的最终指南
首先，让我们聊聊为什么该认证很重要。在当今的就业市场中，对人工智能有着深入的了解，尤其是在Salesforce的平台方面，确实可以使您与众不同。这不仅是帽子上的羽毛；您可能需要额外的推动力来获得理想的工作或将职业发展到新的高度。通过成为Salesforce的AI专家，您将自己定位为一个不仅了解技术，而且了解事物业务方面的人 - 我的意思是，这有多酷？导航考试准备过程
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.