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mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
教导大型语言模型通过加强学习进行推理
从人类反馈（RLHF）中学习的强化已成为将LLM输出与人类偏好相结合的主要方法。受RLHF成功的启发，我们研究了多种算法的性能，这些算法从反馈（专家迭代，近端策略优化（PPO），返回条件的RL）中学习，以提高LLM推理能力。我们通过学习的奖励模型调查了向LLM提供给LLM的稀疏和密集奖励。我们还从有或没有监督微调（SFT）数据的多个模型大小和初始化开始。总的来说，我们发现所有算法的性能都相当，在大多数情况下，专家迭代的表现最佳。令人惊讶的是，我们发现专家迭代的样本复杂性与PPO的样本复杂性相似，最多要求10 6个样本的顺序从预验证的检查点收敛。我们调查了为什么是这种情况，得出的结论是，在RL培训模型期间，无法探索超出SFT模型已经产生的解决方案。此外，我们在SFT培训期间讨论了Maj@1与96指标性能之间的权衡，以及RL训练如何同时改善这两种情况。然后，我们通过讨论我们的发现对RLHF的含义以及RL在LLM微调中的未来作用来得出结论。
我们的业务战略，优先事项和领导模型
1。实现增长行为，并以成长心态行事，相信您的无限成长能力，永不停止学习（奇怪）。使其实现（授权）。包括，价值和相互信任（包括）。专注于进步，并相信迭代的力量创造更好的结果（敏捷）。花时间思考您的领导力：愿意向反馈，真正的倾听，内省和采取行动。拥抱辩论而不会变得防御。保持更高的标准。
无线局域网Koch分形天线的设计与分析
摘要 本文设计了一种用于无线局域网 (WLAN) 应用的 Koch 分形天线。Koch 雪花设计具有对称和自相似结构，可实现空间填充能力并改善天线的表面电流。整体分形天线结构由安装在介电材料（阻燃剂-4 (FR-4)，介电常数r=4.4，损耗角正切δ=0.02）两侧的铜箔（贴片和接地平面）组成。天线采用微带线馈电。Koch 分形天线的尺寸为 30 30 1.6mm3，是在高频结构模拟器 (HFSS) 平台上实现的紧凑尺寸设计。使用迭代函数系统 (IFS) 将模拟输出与贴片上实现的不同迭代进行内部比较，并比较三种不同迭代的辐射频率、回波损耗、带宽、增益和方向性的差异。三次迭代的谐振频率范围从 5.8GHz 到 7.47GHz，可用于 WLAN 应用。因此，所提出的 Koch 雪花分形天线设计随着迭代规模的增加而改善了天线参数，例如 S 11 从 -21.35dB 到 -36.32dB，平均增益为 3dB，阻抗带宽为 25.90%。关键词：天线设计、FR-4、接地平面、Koch 雪花、贴片、WLAN 应用
作业1：模仿学习1行为克隆
2。运行匕首并报告您先前使用行为克隆（即ANT +另一个环境）测试的两个任务。以学习曲线的形式报告您的结果，绘制匕首迭代的数量与策略的平均收益，并显示出错误栏以显示标准偏差。在同一地块上包括专家策略的性能和行为克隆代理（如遍布图的水平线）。在标题中，说明您使用的任务以及有关网络体系结构，数据量等的任何详细信息。（如上一节所示）。
QPix 菌落挑选系列
蛋白质工程是一个迭代的两步过程，包括生成蛋白质突变体库，然后对其进行筛选以选择所需特性。它可以用于广泛的应用，包括抗体发现、酶进化和结构生物学。QPix 系统可用于增加待筛选变体的吞吐量。其准确、高速的挑选方案允许用户筛选更丰富的基因库，从而增加获得理想结果的机会。此外，库管理功能可提供强大的样本跟踪。
