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本地增强程序2025
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增强学习（MIE1630）
课程描述：本课程是为增强学习提供基本概念和数学框架。具体主题包括马尔可夫决策过程，表格加强学习，策略梯度方法和功能近似，例如深度强化学习。可选主题是分配加强学习，基于模型的方法，外线学习，逆强化学习和多代理强化学习。该课程旨在使研究学生从方法论发展或强化学习对应用程序的应用的角度来体验有关强化学习的研究。教科书：无教科书参考：强化学习：第二版，R。Sutton和A. Barto，麻省理工学院出版社，2018年马尔可夫决策过程 - 离散的随机动态编程，Martin L. Puterman，Wiley，Wiley，1994 cglee@mie.utoronto.ca ta：将宣布主题列表：
增强学习（E061360）
强化学习是机器学习的第三主要类别，以及受监督和无监督的学习。此技术用于顺序决策问题，在这种决策问题中，代理采取了最大化其预期累积奖励的动作。与深度神经网络（称为深度增强学习）结合使用，该技术用于许多领域的控制问题。本课程单元的目的是将基本原则和现代范式应用于强化学习，以便学生可以独立地独立理解和构建该领域的新学术文献。讨论了单一代理和多代理情况。在许多作业中，学生获得动手经验
增强网络弹性
评估的组织在CISA通过其他渠道向他们提醒红色团队用于初始访问的漏洞后，检测到红色团队在其Linux基础架构中的大部分活动。曾经给出了有关漏洞的正式通知，该组织的网络捍卫者开始减轻脆弱性。网络防御者删除了从公共Internet托管Web Shell的站点，但没有将服务器本身脱机。一周后，网络辩护人确定使用网络壳被用来违反内部网络后，将正式宣布事件。几周后，网络辩护人终止了红色团队的大部分访问权限，直到团队仅在四个主机上维持植入物。网络辩护者成功地推迟了红色团队访问需要其他定位的许多SBS，迫使红色团队花费时间对网络中的访问进行重视。尽管采取了这些操作，红色团队仍然能够访问SBS的子集。最终，红色团队和TAS决定将网络辩护人站起来，使红色团队能够在监视模式下继续其运营。在监视模式下，网络辩护人将报告他们对红色团队访问的观察到的内容，但不会继续阻止并终止它。
通过语言模型评论家浓厚的奖励增强增强学习
强化学习（RL）可以将语言模型与非不同的奖励信号（例如人类偏好）相结合。但是，这些奖励信号的稀疏性引起了一个重大挑战 - 通常，整个输出只有一个奖励。这种奖励的稀疏性会导致学习效率低下和不稳定的学习。为了应对这一挑战，我们的论文介绍了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLM）的批评能力在RL培训期间产生中间步骤奖励。我们的方法将一个循环模型与批评语言模型配对，该模型可为策略输出的每个部分提供反馈。然后将此反馈转换为可用于指导RL训练过程的令牌或跨度奖励。我们在两个不同的设置下投资了这种方法：一种政策模型较小，并与更强大的评论家模型配对，而单一语言模型则履行两个角色的另一个。我们评估了三个文本生成任务的方法：情感控制，语言模型排毒和摘要。的结果表明，在自动评估和人类评估的支持下，纳入了人造的内在奖励可以显着提高样本效率和策略模型的整体绩效。该代码可在Google Research Github *下获得。
diffaug：通过基于无扩散的数据增强，增强无监督的对比度学习
数据增强方法是手工设计或基于模型的。手工设计的方法，例如视觉效果中的颜色变化和随机裁剪或DNA序列中的突变，需要人类输入，并且通常是特定于数据的，并且与复杂的数据进行了斗争，在这些数据中，小变化显着影响语义。语义与无关的方法（例如添加噪声）存在，但并不总是有效的。此外，手工设计的方法需要更多样本来减轻微妙的语义变化中的风险，这在诸如生物学之类的昂贵域中挑战。使用生成模型（VAE，GAN，扩散）的基于模型的方法改善了视力任务和监督学习的训练，但面临着对多样性，概括和对外部数据的依赖的担忧。
融合专家与检索增强生成，增强信息检索和推理
摘要 — 本研究探讨了将检索增强生成 (RAG) 集成到已使用混合专家 (MoE) 的 Mistral 8x7B 大型语言模型 (LLM) 中，以解决其在复杂信息检索和推理任务中现有的局限性。通过利用 Google BIG-Bench 数据集，我们进行了广泛的定量和定性分析，以评估增强模型的性能。结果显示准确率、精确率、召回率和 F1 分数均有显著提高，凸显了增强模型在生成语境丰富、准确且细致入微的响应方面的卓越能力。这种集成展示了一种克服传统 LLM 固有局限性的有希望的方法，标志着人工智能研究的关键进展。我们的研究结果有助于持续开发更具适应性、更高效、更智能的人工智能系统，为人工智能在各个领域的应用开辟新的途径。该研究承认与数据集范围和计算需求相关的限制，并为未来的研究提出了进一步完善和扩展模型适用性的方向。
