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离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
全球动员气候变化的G20工作组
2。我们理解并承认气候变化的紧迫性和严重性。认识到我们的全部努力将比其各个部分的总和更强大，因此我们将合作并加入为针对气候变化的全球动员而努力。我们重申了巴黎协定的温度目标，即使全球平均温度升高到摄氏2摄氏度低于工业前水平以下，并采取努力将温度升高限制在工业前水平以上的1.5摄氏度，并认识到这将显着降低气候变化的风险和影响。我们强调，与2摄氏度相比，在温度升高1.5摄氏度时，气候变化的影响将要低得多，并重申我们的决心，以限制限制温度升高到1.5摄氏度。3。注意我们的领导角色，我们重申我们的坚定承诺，以追求INFCCC的目标，通过加强巴黎协定的全面有效实施，反映出公平和共同但分化的责任和各自能力的原则，以应对不同的民族环境，以应对气候变化。我们重申了我们在本世纪中期或左右实现全球净零温室气体排放/碳中立性的承诺，并互相鼓励以全国范围的方式提出净零温室气体排放/气候中性承诺，并考虑到巴黎协定以及我们的不同民族环境，道路和方法。4。我们将对下面提到的GST-1结果做出积极响应。我们欢迎并完全赞成迪拜气候变化会议的雄心勃勃，平衡的结果（COP28），特别是根据《巴黎协定》（GST-1），阿联酋的共识及其首个全球股票。5。我们回忆起GST 1决策的第28段，该款进一步认识到需要与1.5°C的途径相一致的温室气体排放的深度，快速和持续的减少，并呼吁当事人以巴黎的同意及其不同的民族环境和临近：
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
HCAI Health Workerforce许可续签调查
•针灸委员会•脊椎治疗委员会委员会a脊骨疗法针灸o脊骨疗法的内科医师o整脊神经病o脊骨疗法儿科o脊骨疗法o脊骨疗法康复治疗•职业治疗委员会o驾驶和社区活动能力o环境改变o喂食，饮食，吞咽o o生物学o低视力o心理健康o心理健康o小儿康复o身体康复o学校系统o o其他o拒绝降低验光委员会•验光委员会•角膜委员会和接触管理委员
基于深度强化学习的调度...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 VHL Lopes · 2022 · 被引用 1 — 作者 VHL Lopes · 2022 被引用 1 与信道建模和仿真相关，特别关注... 采用的块结构可以表示标准的多帧组织。 17 页
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。