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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。
通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
执法人员协会战术行动...
特警团队的内部结构可以根据代理的规模和社区的特定需求而有所不同。但是，大多数SWAT团队将具有相似的核心结构，通常包括以下内容：●指挥人员：负责计划和监督特警行动的人员，包括SWAT指挥官（通常是执法机构的高级成员）和战术指挥官，他们是负责在现场行动中负责的。●团队负责人：负责领导较小的SWAT操作员团队的特警人员。这些团队可能专门研究特定领域，例如进入，狙击或K-9。●特警操作员：通过战术，武器和使用武力的特警人员，并负责解决原本会超过传统执法第一响应者能力的事件。●危机谈判团队：专门训练有素的人员，他们擅长人质谈判和降级策略。他们与特警队紧密合作，和平解决关键事件。●UAS/Robotics Pilot：飞行员可以是SWAT团队的成员，也可以是经过特殊培训的宣誓就职人员，其责任是UAS或其他机器人的决策和运营，以帮助SWAT团队进行运营和计划。
Salesforce MAPs 桌面版用户指南。 ...
o 按 RSID（招聘站点标识）显示的所有面试（当前月份） o 按状态显示的所有面试（当前月份） o 按 RSID 显示的员工流失（当前财年） o 按 RSID 显示的员工流失（当前月份） o 按 RSID 显示的员工合同（当前月份） o 按 RSID 显示的员工缺席预约（当前月份） o 按 RSID 显示的员工合格面试（当前月份） o 按状态显示的员工合格面试（当前月份） o 今天的预约 o 昨天的面试
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
巡航起源 - 执法互动计划
巡航起源配备了一个传感器套件，该套件由相机，雷达和雷达（Radars and LiDars）组成，在原点的外部可见。类似于螺栓，外部传感器阵列使Cruise Origin可以收集有关其环境的信息并为系统的驾驶决策提供信息。原点是一台计算机，该计算机包括系统的“大脑”。计算机及其冗余备份，旅行时乘客将看不到或无法访问。自主技术是通过迅速综合传感器套件收集的信息来通过感知（了解环境），预测和计划（评估给定环境的车辆可能的安全路径或轨迹）和控制措施（驱动器操作）来告知行为的工作。有关巡航起源系统如何工作的更多信息，并被设计为安全驱动程序，请在此处和我们的引擎盖介绍中提供的GM安全报告中提供。3,4
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。
英国正规武装部队的死亡人数 - GOV.UK
国家统计状况 国家统计状况意味着我们的统计数据符合最高的可信度、质量和公共价值标准，我们有责任保持遵守这些标准。统计数据上一次根据《行为准则》进行全面评估是在 2012 年。经过统计监管办公室的合规性检查后，这些统计数据继续被指定为国家统计数据，这一决定已于 2021 年 1 月得到确认。自统计监管办公室最新审查以来，我们一直遵守《统计行为准则》，并做出了以下改进： • 通过在报告中展示其他事故和自杀数量时添加关于使用临时标记的进一步解释，帮助用户理解。• 通过改进对比率、置信区间和标准化死亡率的解释，帮助用户理解。
