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具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
可证明可以通过...
基础状态的部分可观察性通常对控制学习（RL）提出了重大挑战。实际上，某些特权信息，例如，从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用，并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处，我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说，我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式（也称为教师学习），证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后，我们确定部分可观察到的环境的条件，即确定性的滤波器条件，在该条件下，专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外，我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式，并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法，其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文，用于学习信念，可在不指定的模型下保留过滤器稳定性，这可能是独立的。最后，我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL（MARL）的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比，我们的重点是理解实际启发的算法范式，而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法，这是经验MARL中的流行框架，具有多项式样本和（Quasi-）多项式组成的复杂性，在上述两个范式中。
ivabradine和房颤发生率
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.25320367 doi：medrxiv preprint
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
大规模 MIMO 中可实现的能源效率
引言大规模MIMO被认为是在现代无线通信系统（如5G NR及更高版本）中实现所需数据速率、带宽和可靠性的关键技术[1][2]。在基站（BS）中使用大型天线阵列（NT>64）可以显著提高信噪比（SNR），并通过指向特定位置的窄波束实现空间分集传输[3]。这两个特性使得在24至52 GHz的较高频带上进行毫米波通信变得可行[4]。事实上，它们是克服频谱较高部分传播路径损耗增加的有效方法[5][6]。然而，由于射频（RF）链数量的增加，大量天线也意味着更严格的硬件要求，从而导致更高的功耗[5]。从这个意义上讲，提高系统能源效率（EE）已成为主要关注点和活跃研究的重点。一般而言，大规模 MIMO 系统中的 EE 可以通过降低信号处理复杂度及其相关功耗，或通过提高硬件资源利用率 1 [7] 来改善。根据这一标准，[8] 和 [9] 提出了一种联合优化时域波束控制和峰均功率比 (PAPR) 降低的方法，其中计算复杂度显著降低，同时提高了功率放大器效率。然后，
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
构建具有AI可观察性和安全性的负责人AI
提琴手是负责人AI的多合一AI可观察性和安全平台。监视和分析功能提供了一种通用语言，集中控制和可行的见解，以使生产ML模型，Genai和LLM应用具有信任。Fiddler Trust Service是该平台不可或缺的一部分，为LLM应用程序提供了质量和节制控件。由成本效率，特定于任务和可扩展的提琴手开发的信任模型（包括用于安全环境的空调部署）提供支持，它提供了行业中最快的护栏。
diel垂直迁移和碳固执
投资：政府和企业应通过混合财务，公司问责制和扩大碳市场来降低私人气候投资。激励措施：政策制定者应采取措施加速Agrifood系统转型，例如重新利用有害补贴和确保政策连贯性。信息：使用数字技术改善温室气体监控，报告和验证（MRV）系统可以帮助解锁该行业的气候融资。创新：扩大具有成本效益的缓解技术和增加的研发投资可以推动农业系统的未来转型。
应收利息 (47.53) (93.55) 15.23 应收账款
专业服务费用日期 金额 专业服务费用日期金额 7/1/2024 Mariner Institutional, LLC (Andco) 15,000.00 7/20/2023 FY24 第一季度管理费 1 15,000.00 10/15/2024 Mariner Institutional, LLC (Andco) 15,000.00 9/22/2023 FY24 咨询费 434.56 1/27/2025 Mariner Institutional, LLC (Andco) 15,000.00 9/22/2023 FY24 咨询费 2,666.87 10/19/23 FY24 第二季度管理费 1 15,000.00 11/22/23 FY24 咨询费 634.31 12/15/23 咨询费FY24 20,420.19 12/15/23 咨询费 FY24 1,668.12 12/15/23 咨询费 FY24 1,668.12 01/17/24 第 3 季度管理费 FY24 1 15,000.00