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管理信息系统开发的职权范围
NVCDP 的发展目标是“增加项目区域特定价值链中目标农民的市场参与度和增值”。NAVCDP 将以之前项目奠定的坚实基础为基础，即国家农业和农村包容性增长项目 (NARIGP) 和肯尼亚气候智能型农业项目 (KCSAP)。该项目将深化对现有干预措施的投资，包括提高生产力、社区主导的农民推广、水资源管理投资和数据驱动的价值链服务。此外，该项目将向特定价值链引入强化基础设施投资，以支持聚合和商业化，扩大与农业综合企业承购商和中小企业的增值和市场联系，支持 FLID，增强获得信贷和金融服务的机会，并在特定集群中围绕城市粮食系统和近郊农业开发概念验证。项目投资（例如获得信贷、气候信息服务以及灌溉和市场基础设施的发展）预计将对价值链中立，并将普遍支持小农户向商业农业转型。
电动和燃油行业消费者偏好的动态
摘要。随着技术创新和政策支持的增加，新的能源车市场正在迅速发展。本研究调查了市场教育对电动汽车（EV）和内燃机（ICE）车辆之间消费者偏好的影响。它调查了市场教育的影响，包括广告，专业论坛和社交媒体平台对消费者决策。该研究表明，市场教育大大增强了消费者对EV技术，建立品牌信任并刺激购买意图的理解。名人认可和社交媒体运动在短期内特别有效，而专业论坛则加深了消费者对电动汽车技术的信任。市场教育在强调电动汽车的长期成本效益方面也发挥了关键作用，有助于克服高初始成本的障碍。该研究结束时，建议汽车制造商和政策制定者利用市场教育来解决消费者对电动汽车的担忧并促进电动汽车市场的发展。
从偏好中学习的多转弯强化学习人类反馈
从人类反馈中学习（RLHF）已成为使大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致的标准方法，从而使LLM可以在各种任务中表现出显着的能力。现有方法通过在单个决策（转弯）级别上模拟偏好，限制其在需要计划或多转交互以实现长期目标的设置中的功能。在本文中，我们通过开发新的增强学习方法（RL）来解决这个问题，从两次完整的多转交谈之间的偏好反馈中。在表格设置中，我们为一般多转变的基于多转变的RL问题提供了一种新型的基于镜下降的策略优化算法，并证明了其与NASH平衡的收敛。为了评估绩效，我们创建了一个新的环境，教育对话，教师代理人指导学生学习一个随机主题，并证明我们算法的深度RL变体优于RLHF Baselines。最后，我们表明，在具有明确奖励的环境中，我们的算法恢复了与基于奖励的RL基线相同的性能，尽管仅依靠较弱的偏好信号。
从演示和偏好共同学习奖励和政策可以改善一致性
与人类的偏好和/或意图保持一致是当代基础模型的重要要求。为了确保对准，诸如人类反馈（RLHF）等流行方法将任务分为三个阶段：（i）基于大型示范数据的监督微调（SFT）计算的模型，（ii）基于人类反馈数据和（III II）的估计，（ii）将使用（III）估算了（ii II），以进一步的模型（RL）进一步估算了该模型（RL）。演示和人类反馈数据以不同的方式反映了人类用户的偏好。结果，仅从人类反馈数据获得的奖励模型估计可能不如从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值那么准确。一种优化从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值的政策模型可能会表现出更好的对齐性能。我们引入了一种可访问的算法，以找到奖励和政策模型并提供有限的时间绩效保证。此外，我们通过广泛的实验（包括LLMS中的比对问题和Mujoco中的机器人控制问题）来证明所提出的解决方案的效率。我们观察到，所提出的解决方案的表现优于现有的对齐算法。
![电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804](/simg/2/203070d1536894d4ffb196eb2681a72811347701.png)
电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804
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估计令牌在偏好学习中的影响
在巨大的文本语料库中鉴定的大型语言模型（LLM）表现出了各种自然语言处理任务的非凡能力[Brown，2020]。但是，这些模型通常显示出偏见或有毒行为，以及如何使它们与人类价值观保持一致仍然是一个开放的问题。最近，通过将其作为加强学习（RL）问题来解决这个问题，目的是最大化人类偏好。这种方法，也称为人类反馈（RLHF）[Christiano等人，2017年，Stiennon等，2020]，已成为使LLMS对齐的主要方式。将偏好学习作为RL问题，一个重要的问题是如何定义奖励功能。以前，这通常是使用成对比较模型（例如Bradley-Terry模型[Bradley and Terry，1952]）建模的。但是，正如Munos等人指出的那样，这可能是有问题的。[2023]，而解决此问题的一种更自然的方法是将其作为游戏进行。在目前的工作中，我们遵循这种方法，并将其与可以看待优势函数的想法结合使用以编码动作的因果效应[Pan等，2022]，并证明这使我们能够量化代币在RLHF环境中的因果效应。
偏好获取速度与新癌症药物生存益处的确定性：一个离散选择实验
方法，通过用于调查研究的在线平台Cint招募了美国国家代表性的老年人样本，以参加在线离散选择实验。为了符合条件，受访者必须自我报告一些癌症的经验 - 他们，他们自己，亲密的朋友或家人，以前或目前被诊断出患有癌症。在实验中，受访者选择了两种癌症药物，考虑了五个属性：功能状态，预期寿命，新药的生存益处的确定性，该药物对替代端点的影响以及美国食品和药物管理（FDA）批准时间的延迟。第一个主要结果是生存益处确定性的相对重要性和等待受访者的时间。第二个主要结果是愿意等待更大的生存益处，包括按癌症经验，年龄，教育状况，种族或种族和收入和收入进行亚组分析。次要结果是对确定性和等待时间的敏感性的变化，具体取决于药物对替代端点的影响，受访者的功能状况和预期寿命。研究计划已在ClinicalTrials.gov，NCT05936632中注册。
主题：简报：特朗普政府计划消除气候变化参考，重组NOAA和NMF，开火“深州”公务员
允许NEPA豁免渔业行动。对拟议监管行动的生物学，经济和社会影响的所有要求都包含了《马格努森 - 斯文森法案》，《指导法》的指导法。nepa覆盖了这些要求，这些要求与繁重的，耗时的流程要求，这些要求通常在及时的固定管理措施颁布时通常会造成不必要的延迟。商务部和环境质量委员会应协作以减少这种冗余。
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