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北京大学量子材料科学中心 - 幻灯片 1
量子厅效应的发现已确立了拓扑凝结物理学领域的基础。对现在在量子计量学中所采用的霍尔电导的精确量化，由于其拓扑保护而在任何合理的扰动中都是稳定的。相反，后者暗示了一种审查形式，通过向观察者隐瞒任何当地信息。量子厅系统中电流的空间分布就是这样的信息，由于最近的进步，该信息现在已成为实验探针的访问。是一个古老的问题，是否原始的和直观地引人注目的电流理论图片沿着样品边缘流动在狭窄的通道中，是物理上正确的。是由最近在Chern绝缘子中量化电流的局部成像的动机[Rosen等，Phys。修订版Lett。 129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。 mater。 22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。 此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。 这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。 参考：PNAS，121号 39 E2410703121（2024）Lett。129，246602（2022）; Ferguson等，Nat。mater。22，1100-1105（2023）]，从理论上讲，我们证明了一个宽阔的“边缘状态”的可能性，通常从样品边界深入到大块的样品边界上。此外，我们表明，通过改变实验参数，人们可以在边缘状态狭窄和蜿蜒通道之间连续调整，一直到主要发生的电荷运输。这说明了在实验中观察到的各种特征和不同的特征。参考：PNAS，121号39 E2410703121（2024）总的来说，我们的发现强调了拓扑凝结物理学的鲁棒性，但也揭示了现象学的丰富性，直到最近被拓扑审查制度隐藏了，我们认为其中大多数仍然有待发现。
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传统上，游戏中的AI代理是使用加强学习主导的。随着各种大型语言模型（LLM）的增强，正在探索一个新的范式，这些模型可以直接充当AI代理，或者在游戏环境中通过增强学习增强。我们的项目旨在通过利用诸如流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”（例如，利用Mistral 7B或Multomodal LLM）等最新的可访问的仅访问的文本LLM，例如在流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”中继续探索LLM的游戏玩法表现。我们主要想讨论两个问题：1）LLM是否不仅可以编码指令，而且还可以直接用作鉴于观察结果的行为的代理策略，以及2）LLMS是否可以通过从所学文本中继承的预训练的知识来促进RL任务。
