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通过将政策提炼为程序来评估可解释的强化学习
存在强化学习之类的应用，例如医学，其中政策需要被人类“解释”。用户研究表明，某些政策类可能比其他政策类更容易解释。但是，进行人类的政策解释性研究是昂贵的。此外，没有明确的解释性定义，即没有明确的指标来解释性，因此主张取决于所选的定义。我们解决了通过人类解释性的经验评估政策的问题。尽管缺乏明确的定义，但研究人员对“模拟性”的概念达成了共识：政策解释性应与人类如何理解所给出的政策行动有关。为了推进可解释的强化学习研究，我们为评估政策解释性做出了新的方法。这种新方法依赖于代理来进行模拟性，我们用来对政策解释性进行大规模的经验评估。我们使用模仿学习来通过将专家神经网络提炼为小程序来计算基线政策。然后，我们表明，使用我们的方法来评估基准解释性会导致与用户研究相似的结论。我们表明，提高可解释性并不一定会降低表现，有时会增加它们。我们还表明，没有政策类别可以更好地跨越各个任务的可解释性和绩效进行交易，这使得研究人员有必要拥有比较政策可解释性的方法。
Kagoshima县的Shochu蒸馏的工艺
在温暖的气候中，这就是为什么位于日本群岛西南部的九州地区是许多Shochu生产地区的所在地。Kagoshima县的西半部位于Kyushu的最南端，曾经被称为“ Satsuma Province”，也因其甘薯的生产而闻名。（“ Satsuma”一词历史上与该地区及其农业遗产相关，尤其是Shochu生产中使用的地瓜或Satsumaimo。）用这些地瓜制成的she族称为“ satsuma shochu”。我们与Kagoshima县Makurazaki City的著名酿酒厂Satsuma Shuzo Company进行营销的Honbo Kazuhisa进行了交谈。“ satsuma shochu是指使用当地采购的地瓜和水的kagoshima县制造的shochu，米饭或米瓜小马铃薯。在2005年，它被世界贸易组织（WTO）视为地理指示（GI）3，并在国际上受到了区域品牌的保护。”在Satsuma shochu的生产中，地瓜的新鲜人在确定味道方面起着关键作用，这就是为什么Satsuma Shuzo的酿酒厂位于被红薯田所包围的区域中，从而使它们使用新鲜收获的红薯>Satsuma Shochu的传统生产过程如下：首先，蒸大米与Koji Mold的孢子混合，以创建Koji（称为“ Seigiku”的过程），大约需要两天。第一步的Koji然后组合了
蒸馏加固学习算法
最近的研究表明，变压器可以通过模仿现有的RL算法来执行内在的增强学习（RL），从而使样本有效的适应能够适应无参数更新而无需看到的任务。但是，这些模型还继承了它们模仿的RL算法的次优行为。由于这些算法采用的逐渐更新规则，因此出现了此问题。基于模型的计划通过允许模拟在采取行动之前模拟潜在结果，提供了一种额外的机制来偏离次优行为，从而为这种限制提供了有希望的解决方案。我们没有学习Sepa-Rate Dynamics模型，而是提出了基于信用的RL框架（DICP）的蒸馏（DICP），在其中，变压器同时学习环境动力学并改善策略，并在内部进行改善。我们评估了跨多种离散和连续环境（包括暗室变体和元世界）的DICP。我们的结果表明，与基准相比，DICP可以达到最先进的性能，同时需要的环境相互作用要少得多，基本线包括无模型的对应物和现有的Meta-RL方法。该代码可在https://github.com/jaehyhyeon-son/dicp上获得。
大语言模型提取药物建议模型
摘要 - 药物的建议是智能医疗保健系统的重要方面，因为它涉及根据患者的特定健康需求规定最合适的药物。不幸的是，当前正在使用的许多复杂模型倾向于忽略医疗数据的细微差别语义，同时仅依靠身份。此外，这些模型在处理涉及第一次访问医院的患者的病例中面临重大挑战，因为他们缺乏以前的处方历史。为了解决这些问题，我们利用大语模型（LLM）的强大语义理解和投入性特征。我们的研究旨在使用LLMS转变现有的药物建议方法。在本文中，我们介绍了一种名为“大语言模型”提炼药物建议（领导者）的新方法。我们首先创建适当的提示模板，使LLM能够有效建议药物。然而，LLM直接整合到推荐系统中会导致特定于药物的孔外问题。我们通过使用新颖的输出层和精制的调谐损耗函数来调整LLM来处理它。尽管基于LLM的模型表现出显着的功能，但它们在推理过程中受到高度计算成本的困扰，这对医疗保健行业来说是不切实际的。为了减轻这种情况，我们开发了一种功能级知识蒸馏技术，该技术将LLM的熟练程度转移到了更紧凑的模型中。为了简化实验的可重复性，我们在线发布实施代码1。在两个现实世界数据集（MIMIC-III和MIMIC-IV）上进行的广泛实验表明，我们提出的模型不仅可以提供有效的结果，而且还具有有效的效率。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
银行的模型风险：解决方案符合法规，同时灌输监督和控制系统
当今银行业中模型风险的主要驱动力之一是高级分析和人工智能（AI）技术的增长。尽管这些技术为客户行为和运营效率提供了有用的见解，但它们也增加了复杂性和不确定性的层面。
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、乙醇用糖蜜、动物饲料用糖蜜、蒸馏用糖蜜
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、用于生产乙醇的糖蜜、用于动物饲料的糖蜜、用于蒸馏的糖蜜、用于食品配料的糖蜜、结晶果糖粉、葡萄糖粉、一水葡萄糖、高果糖玉米糖浆、液体葡萄糖糖浆、麦芽糊精粉、麦芽糖浆、乙酰磺胺酸钾 (Ace-K)、阿斯巴甜、糖精钠、三氯蔗糖、木糖醇、天然玉米淀粉、改性玉米淀粉、玉米粉、天然木薯淀粉、木薯淀粉、小麦淀粉、苹果、葡萄、柠檬、芒果、橙子、梨、菠萝、番茄、芦荟、杏、香蕉、樱桃酸、番石榴、橘子、胡萝卜、椰子、百香果、桃子、椰果、草莓、碱化脂肪还原可可粉、去皮花生碎、碎花生、去壳芝麻、花生粉、花生酱/花生酱、花生、芝麻、花生碎、全澳洲坚果、无水乳脂、黄油、酪蛋白粉、全脂奶粉、全脂奶粉、脱脂奶粉、甜乳清粉、乳清蛋白浓缩物、全脂奶粉、AFP 卷、HDPE 树脂、LDPE 树脂、LLPDE 树脂、PP 树脂、PET 树脂、PS 树脂、不透明白色 r、rPET 薄片、rPET 树脂、rHDPE 树脂、rPP 树脂、玻璃瓶、纸、大卷、牛磺酸、酸度调节剂、无水柠檬酸、柠檬酸粉、一水柠檬酸、苹果酸、苹果酸粉、柠檬酸钠、柠檬酸钠粉末、抗坏血酸、抗坏血酸粉末、丙酸钙、丙酸钙粉末、谷氨酸钠、味精粉末、山梨酸钾、山梨酸钾粉末、苯甲酸钠、苯甲酸钠粉末、羧甲基纤维素 (CMC)、角叉菜胶、改性淀粉、天然玉米淀粉、果胶、木薯淀粉、黄原胶、青苹果香精、清凉薄荷、大米基葡萄糖糖浆、大麦、木薯片、可溶性干酒糟 (DDGS)、玉米、棉花、柑橘颗粒、鱼粉、大米、大豆、豆粕、大豆油、葵花籽油、硝酸铵、混合 NPK、NPK、尿素、甘蔗渣、甘蔗渣颗粒、椰子壳、椰子壳、混合热带草颗粒、秸秆颗粒、棕榈仁、稻壳、稻壳颗粒、木材颗粒、空果串、VIVE 验证的可持续生物质、传统能源、激励能源（可再生）、VIVE 或 I-REC 验证的可持续能源信用、含水乙醇、无水乙醇、燃料级乙醇、工业级乙醇、中性级乙醇、太阳能……
丹麦卫生局针对 2024/25 流感疫苗接种计划采购目标群体和疫苗类型的初步建议
过去两个季节，丹麦国家卫生委员会根据疫苗接种委员会的建议，继续临时为 2 至 6 岁的儿童提供该计划。 2021/22 赛季，儿童参与率为 29%，2022/23 赛季为 22%。在刚刚结束的这一季中，儿童们的支持率最终为 16%。配合今年的疫苗接种活动，丹麦卫生局对2至6岁儿童的父母进行了一项调查。除此之外，它还表明，父母对流感感染的担忧有所降低，他们不像以前那样愿意让自己的孩子接种疫苗来保护他人，而这正是这项提议的目的之一。此外，这表明许多孩子未接种流感疫苗的家长对这一优惠本身并不特别反感。选择退出更多是实际情况的结果，例如可访问性与低风险认知的结合。
昏暗：用于机器翻译的迭代非Aut-Autore-ReRoRe-ReReRexression Transformer的多个步骤
随着解码步骤的数量增加，迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施，我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps（Dims），这是一种简单而有效的蒸馏技术，以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处，同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型，即学生和老师。在多个解码步骤后，在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时，对学生进行了优化，以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新，并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间，学生用于翻译，并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供：https：//github.com/ layer6ai-labs/dims。