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从新手到专家：LLM代理政策通过逐步加强学习
大语言模型（LLMS）的出色功能在各种自主代理系统中都是至关重要的组成部分。传统方法取决于LLM的固有知识而无需进行微调，但最新的方法已转移了加强学习策略，以进一步增强了代理人与环境和工具一起解决复杂的交互式任务的能力。但是，以前的方法受到稀疏奖励问题的约束，其中现有数据集仅为每个多步推理链提供最终的标量奖励，这可能导致政策学习的无效和效率低下。在本文中，我们介绍了Stepagent，该史蒂格特（Stepagent）利用逐步的奖励来挑战代理商的强化学习过程。继承了新手到专家理论的精神，我们首先比较专家和代理人的行为，以自动生成中间奖励以进行细粒度优化。此外，我们提出了隐性奖励和反向加强学习技术，以促进代理反思和政策调整。进一步的理论分析表明，代理的作用分布可以在多个训练周期上汇聚到专家行动分布。各种数据集的实验结果表明，Stepagent优于现有基线方法。
L-PBF 与 LP-DED Muztahid 的比较研究
本研究调查了通过激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光粉末定向能量沉积 (LP-DED) 制造的 Haynes 230 的微观结构和室温力学性能。L-PBF 和 LP-DED 样品均经过类似的多步热处理 (HT)：应力消除 (1066°C，持续 1.5 小时)，然后进行热等静压 (1163°C 和 103 MPa，持续 3 小时) 和固溶退火 (1177°C，持续 3 小时)。采用扫描电子显微镜进行微观结构分析。进行室温单轴拉伸试验以评估力学性能。L-PBF 和 LP-DED 样品在 HT 后的微观结构变化和拉伸结果具有可比性。在高温下，非热处理条件下观察到的微观偏析和树枝状微观结构几乎完全溶解，并且在 L-PBF 和 LP-DED 样品中的晶粒内部和晶粒边界内形成了碳化物相 (M 6 C/M 23 C 6 )。最后，研究了拉伸载荷下的失效机制，并通过断口分析进行了比较。关键词：增材制造、Haynes 230、激光粉末床熔合、激光粉末定向能量沉积、拉伸性能。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
通过罕见的短链脂肪酸性细菌的财团，增强了肠道微生物组营养不良和减轻DSS诱导的结肠炎
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
使用基于自动强化学习的多周期预测实现孤立微电网的优化调度
摘要 —为降低负荷与可再生能源出力的不确定性对微电网运行的负面影响，提出一种基于自动强化学习的可再生能源发电与负荷多周期预测的孤立微电网优化调度模型。首先，设计一种优先经验重放自动强化学习（PER-AutoRL）来简化基于深度强化学习（DRL）预测模型的定制化部署，首次提出基于PER-AutoRL的单步多周期预测方法来解决现有多步预测方法存在的误差积累问题，然后通过误差分布对所提预测方法得到的预测值进行修正以提高预测精度；其次，以最小化微电网总运行成本为目标，构建考虑需求响应的调度模型，以修正后的预测值作为调度依据，根据误差分布设置旋转备用机会约束；最后，利用序列运算理论（SOT）将原调度模型转化为易解的混合整数线性规划问题，并利用CPLEX求解器对转化后的模型进行求解。仿真结果表明，与传统的不带预测的调度模型相比，该方法通过提高预测精度，可以显著降低系统运行成本。
肝素钠盐
产品说明：Akron的肝素钠盐是根据相关CGMP指南制造，测试和发布的，并由FDA在您的药物或生物申请过程中可以参考的II型主文件（MF）支持。它是一种非巨大的活性药物成分（API），也是药物肝素最终配方的中介。该产品经过测试以符合肝素钠盐的EP标准，适用于细胞和基因治疗制造应用。肝素被用作细胞培养基中的抗凝剂，灭活了几个关键的凝血因子。Akron的肝素钠盐是一种从猪肠粘膜中提取的未分离的吸湿粉末，可以自由地溶于水。多步纯化过程会导致硫化糖胺聚糖的盐作为分子量变化的异质分子的混合物。它由D-葡萄糖胺（N-硫酸化，O硫酸化或N-乙酰化）的交替衍生物和糖苷链接（O-硫酸）的聚合物组成。Akron的肝素钠盐的化学组成以H-NMR光谱，异核相关分析（HSQC）和IR光谱法的特征。
气候变化如何影响人畜共患病，媒介传播和华盛顿州的环境真菌疾病 - 英语
•单击左上角的主菜单下的登录。•安全访问或锯的主页将打开。这是华盛顿州使用的安全门户。当前用户通过添加IIS作为服务，通过安全访问华盛顿访问IIS。有关此过程的更多信息，请参见此处的常见问题解答（PDF）。•如果您需要登录锯的帮助，请选择位于华盛顿州印章下方的绿色，“获得帮助”按钮。•输入您的锯户用户名和密码。（这与您的登录学校和儿童保育模块的登录符号不同。）•单击提交，您将被带到学校和儿童保育模块的登录页面。•单击“访问”按钮以选择服务WAIIS。•如果提示提示完成多步验证，然后继续登录页面•输入您的wa iis用户名和密码。如果您忘记了密码，则可以选择“忘记密码”并通过电子邮件重设密码。您也可以通过电话或电子邮件与Helpdesk联系。•单击登录或按键盘上的输入。•如果您的帐户可以访问多个学校，则系统将带您进入“选择学校”屏幕。
lit：大型语言模型驱动的意图跟踪积极主动的人类机器人协作 - 机器人sous-chef应用程序
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的突破性进步具有出色的认知能力和推理能力，以了解周围的开放世界，并遵循人类用户的自然语言命令[2，5]。最新的作品探索了人类用户和机器人之间的对话，以使机器人执行多步任务或澄清人类命令的歧义[10，12]。将自然语言命令的哲学应用于人体机器人协作（HRC）时，人类用户可能必须在长期任务的每个步骤中与机器人进行对话[12]。这种情况很少发生在人类的合作中，因为人类能够根据他们对任务的共同知识来跟踪伴侣方面的进步。举例来说，一个工人很少必须与同事进行协作的任务，他们多次合作，而一个友善的人很少在一起制作普通的菜时与厨师交谈。要解决人类机器人协作中的这一挑战，机器人不仅需要对环境，而且还需要有效的人类用户了解。这个
![arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d85c999e8c53c7731a2b3ec4d2b00cf30d0b1dc1.webp)
arxiv：2405.16674v3 [cs.lg] 2025年3月1日
尽管取得了成功，但深度学习模型与需要综合推理和功能组成的任务斗争。我们对此类任务中结构化状态空间模型（SSM）和变压器的局限性进行了理论和实证研究。我们证明，如果没有不切实际的状态尺寸，即使在链链的提示中，一层SSM无法有效地在大域上表现函数组成，它们也需要许多步骤，以使功能组成的复杂性不利地扩展。另外，有限精确的SSM的语言在普通语言类别中。我们的实验证实了这些理论发现。评估模型，包括各种功能组成设置，多位数乘法，动态编程和爱因斯坦的难题，即使使用高级提示技术，我们也会发现大量的性能下降。模型通常诉诸捷径，导致复合错误。这些发现突出了植根于其计算能力的当前深度学习体系结构内的基本障碍。我们强调了创新解决方案的需求，以超越这些联系并实现可靠的多步推理和组成任务解决，这对于迈向通用人工智能至关重要。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19