XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System勘探成本
大型语言模型作为培训强化学习代理的政策老师
最近的研究发现了大语模型（LLM）通过提供高级指令来解决复杂的顺序决策任务的潜力。但是，基于LLM的代理缺乏解决特定目标问题的专业知识，尤其是在实时动态环境中。此外，在实际情况下部署基于LLM的代理可能既昂贵又耗时。另一方面，信息系统学习（RL）的方法是训练专门从事目标任务但经常遭受抽样效率低下和高勘探成本的训练代理。在本文中，我们介绍了一项新颖的框架，该框架通过使用基于LLM的教师代理商的INSTUCTIONS培训较小的专业学生RL代理来解决这些挑战。通过纳入教师代理的指导，学生代理可以将LLM的先验知识提炼成自己的模型。因此，可以对学生代理人进行培训的数据较少。此外，通过对环境反馈的进一步培训，学生代理人超过了其完成目标任务的能力。我们进行了针对挑战的Minigrid和栖息地环境进行的实验，该实验专门为体现的AI研究而设计，以评估我们的框架的有效性。结果清楚地表明，与强基线方法相比，我们的方法取得了卓越的性能。我们的代码可在https://github.com/zjlab-mmi/llm4teach上找到。
想象未来
n 2015年7月，全世界敬畏地注视着冥王星的特写照片，从三十亿英里之外播放回地球。航天器的新视野已经旅行了九年，研究了我们太阳系边缘的矮行星。由于任务，科学家发现冥王星不仅是巨大的冰球。它具有熔融芯，构造板和火山活性，就像地球一样。它甚至可以支持某种形式的生活。新的视野任务被誉为人类创造力的胜利，也是太空探索的未来的巨大飞跃。但几乎没有发生。任务必须克服一些严重的挑战，然后才能进行，例如一再向其退还的威胁。总是有反对者质疑对太空探索的需求。的论点是，美国有更多重要的事情要花钱，例如消除饥饿和贫穷。其他人认为，成功的太空计划增加了我们的国家声望，帮助经济，创造就业机会并改善国家安全。它激发了学生从事科学技术领域的创新项目和职业。以联邦预算的十分之一的成本，这是值得的：勘探成本远远超过了将人类的影响力范围扩展到外太空的想法。并不是继续太空计划的真正原因。 Griffin指出，人们出于不一定合乎逻辑的原因去空间。并不是继续太空计划的真正原因。Griffin指出，人们出于不一定合乎逻辑的原因去空间。换句话说，金钱对
加拿大关键矿产开发商致力于共享气候……
本演示文稿包含适用加拿大证券立法所定义的“前瞻性信息”，该信息基于截至本演示文稿发布之日的预期、估计、预测和解释。本演示文稿中有关公司的信息；以及其中任何其他非历史事实的信息可能为“前瞻性信息”（“ FLI ”）。除历史事实陈述之外的所有陈述均为 FLI，可通过使用包含“预期”、“计划”、“持续”、“估计”、“预计”、“可能”、“将”、“项目”、“预测”、“提议”、“潜在”、“目标”、“实施”、“计划”、“打算”、“可能”、“或许”、“应该”、“相信”等词语和类似词语或表达来识别。本演示文稿中的 FLI 包括但不限于：公司成为关键矿产的负责任供应商的目标、公司项目的勘探情况，包括预期的勘探成本和实现某些里程碑的时间，包括完成勘探计划的时间；公司成功筹集资金或保持全额资金用于实施其业务战略和勘探任何项目的能力（包括来自资本市场的资金）；COVID-19 对公司业务目标或项目、公司财务状况或运营的任何预期影响，以及与此相关的预期公告时间。FLI 涉及已知和未知的风险、假设和其他因素，可能导致实际结果或业绩大不相同。本 FLI 反映了公司当前对未来事件的看法，虽然公司目前认为其合理，但本质上受重大不确定性和偶然因素的影响。因此，不能确定它们是否准确反映实际结果。此类 FLI 所基于的假设包括但不限于：关键矿产的当前市场；当前的技术趋势；公司与其业务伙伴之间的业务关系；实施其业务战略以及资助、探索、推进和开发其每个项目的能力，包括其结果和时间安排；以安全有效的方式运营的能力；与在魁北克获得和维持勘探、环境和其他许可或批准相关的不确定性；COVID-19 的任何不可预见的影响；矿产勘探业务竞争加剧的影响，包括公司在行业中的竞争地位；一般经济状况，包括与货币管制和利率波动相关的内容。