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不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
综合2027传单（15日（星期六），第23（...
bt为所有学生提供小册子表格和在线测试平台的详细课程材料。课程材料包括18本带有详细理论和实践问题的小册子。所有问题的解决方案分别提供。通过常规的在线和离线jee般的测试，我们提供了对学生表现的详细和个性化分析，例如花费时间来解决每个问题，主题的比较，主题的优势和劣势等，从而为改进考试技术提供了重要的投入。选择完全离线格式的学生将要求从他们最近的BT中心收集研究材料。选择完全在线格式的学生将通过Courier获得研究材料，并有望承担快递费用。
通过持续的政策振兴
在离线增强学习（RL）中，预先训练的政策用于初始化和随后的在线微调。但是，与纯在线学习相比，现有方法遭受不稳定性和样本效率低。这是通过使用离线训练的策略模型来确定这些限制的这些限制。我们提出持续的政策振兴（CPR）是一种新型的高效，稳定的微调方法。CPR结合了一种定期的政策修订技术，将过度训练的政治网络恢复到完全学习能力，同时确保稳定的初始性能。这种方法可以进行微调，而不会受到低质量预训练政策的不利影响。与预先研究的研究相比，CPR在政策优化中具有自适应政策约束的新政策初始化。这种优化使新的政策与历史政治制定的行为政策接近。这有助于稳定的政策改进和最佳融合性能。实际上，CPR可以通过最小的修改无缝地集成到现有的离线RL算法中。我们通过广泛的实验来核心验证我们的方法的有效性，证明了与以前的方法相比，学习稳定性和效率的基础改善。我们的代码可在https://github.com/lamda-rl/cpr上找到。
没有互联网的人工智能
摘要：本文探讨了无互联网人工智能 (AI) 的概念，重点关注利用离线 AI 模型、边缘计算、隐私和安全问题、应用程序以及高效的数据使用。它讨论了预编程算法、本地数据存储及其在自动驾驶汽车、医疗保健、制造业和金融等各个领域的应用。无互联网人工智能的好处包括增强隐私、提高可靠性、提高速度和减少对互联网连接的依赖。还解决了资源有限和数据管理等挑战。该研究强调了人工智能系统独立、高效和安全地运行而不依赖持续的互联网访问的重要性。关键词：人工智能、离线 AI、边缘计算、预编程算法、本地数据存储、隐私、安全、应用程序、可靠性、速度、挑战
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
菲茨罗伊北社区电池第 2 年性能......
硬件故障和系统中断（2023 年 12 月 - 2024 年 1 月）：2023 年 12 月 2 日，由于 AEMO 对与 Acacia 调度系统的接口进行更新，FN1 发生意外中断。该问题很快得到解决，FN1 运行平稳，直到 2023 年 12 月 24 日 Pixii 发现通信问题。第二个问题是由电池模块故障引起的，影响了 4G 路由器的电源并导致系统离线。在 1 月 12 日解决这些问题后，系统又离线了 9 天，调度指挥责任从 Mill Software 转移到 Acacia Energy。累积结果是系统中断，直到 2024 年 1 月 21 日。在此期间，Pixii 继续调查功率尖峰问题，探索电网电压问题可能引起尖峰的可能性，但未发现明确原因。
引文 (APA) Asaro, S., Atmaca, D., van Kampen, E., & Vos, R. (2025). 基于离线操控质量模拟的飞机控制面分配
飞翼飞机的商业应用（如本文讨论的 Flying-V）有助于减少航空业产生的碳和氮排放。然而，由于没有尾翼，所有飞翼飞机的可控性都降低了。因此，机翼上控制面的位置和尺寸是一个不小的问题。本文重点介绍如何使用基于认证要求的离线操控质量模拟来解决此问题。在不同的飞行条件下，飞机必须能够执行认证机构定义的一组特定的机动。首先，离线模拟计算执行每个机动所需的升降舵、副翼和方向舵的最小控制权限。然后，根据所有机动的全局最小值，确定控制面的尺寸并沿机翼放置。所采用的气动模型结合使用了雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 和涡格法 (VLM) 模拟。使用VLM和用RANS模拟校准的VLM对控制面的控制权限进行评估，发现两者之间存在显著差异。
电池有限能量收集通信的电源控制
电源控制通常用于确保通信系统中有效的资源液化。由于环境能源的间歇性和随机性，其在能源收集通信的新兴范式中变得更加重要。本专着提供了基本功率控制策略及其性能分析的重新查看，以独立且相同分布的能量到达的基本设置的基本环境。分别考虑了三种不同的设置，即离线功率控制，线电源控制和使用LookAhead的功率控制，分别与对能量到达过程的非因果，因果关系和部分非因果知识的案例相对应。提出了最佳离线电源控制策略的完整表征。在线设置中，将重点放在贪婪的政策上，该政策在低温容量制度中是最佳的，并且普遍近乎最佳的策略，其中包括Maximin Optimal
量化锂离子电池中膨胀的方法：审查
图2杀死CHO-K1细胞的摇瓶中的曲线，抗生素尿霉素的浓度不同。实验总共进行了四个重复。每隔第二天（用黑色箭头表示）通过离心和在新鲜培养基中与补充纯嘌呤霉素重悬于细胞分离中。（a）描绘的是由Kuhner Tom设备确定的氧转移速率（OTR）。为了清楚起见，随着时间的推移，每个第十二个测量点都被标记为符号。在从数据中删除了由于温度适应引起的每个介质交换后，OTR数据中的单个Outliner。有关原始数据，请参阅图S2A。两个在线监视的生物学重复用实线和填充符号或虚线和开放符号表示。（b）离线培养了另外两种生物学重复。离线分析的生物学重复被描述为固体和填充的符号或虚线和开放符号。通过离线摇瓶通过Neubauer室法在每个培养基交换处确定可行的细胞密度（VCD）。（c）可行性是从相同样品中计算出来的。在Kuhner Tom设备中进行培养。培养条件：100 ml玻璃瓶，温度（T）= 36.5 C，摇动频率（n）= 140 rpm，摇动直径（D 0）= 50 mm，填充体积（V L）= 20 ml，5％CO 2，70％rel。哼。启动细胞密度：5 10 5细胞/mL。