策略是当事件被触发时，设定一个周期延迟执行动作，若期间又被触发，则重新设定周期，直到周期结束，执行动作。...这是debounce的基本思想，在后期又扩展了前缘debounce，即执行动作在前，然后设定周期，周期内有事件被触发，不执行动作，且周期重新设定。...延迟debounce，示意图： 前缘debounce， 示意图 debounce的特点是当事件快速连续不断触发时，动作只会执行一次。...周期结束后，又有事件触发，开始新的周期。 节流策略也分前缘和延迟两种。与debounce类似，延迟是指 周期结束后执行动作，前缘是指执行动作后再开始周期。...延迟throttling示意图： 前缘throttling 示意图： throttling的特点在连续高频触发事件时，动作会被定期执行，响应平滑。
示意图如下： ? 触发器： 顾名思义，就是触发用户使用产品的机关。 触发器有两种，外因型触发器和内因型触发器。 外因型触发器：通过外在手段提示用户去使用产品。...行动： 在用户被触发器触发了之后，接下来用户会进行一个行动来获取快感。通常意义上来说，这个行动需要尽量的简单。...上瘾型产品的分析拆解 朋友圈 触发器： -外因：红点，评论/赞提醒 -内因：空虚，无聊，炫耀 行动： 刷朋友圈，发朋友圈 奖励： -新的关于朋友的信息 -被认同的快感 微信运动 触发器： -外因：赞提醒...，每天步数提醒，排行榜提醒 -内因：健康，炫耀，攀比 行动： 走路 奖励： -关于朋友的信息 -被认同的快感 -打败所有人的成就感 -炫耀自己的步数 绝地求生 触发器： -外因：直播，朋友圈吃鸡截图，好友邀请...-内因：无聊，对于刺激的渴望，好胜心 行动： 打开电脑开始吃鸡 奖励： -杀人的快感 -吃鸡以后的成就感 -收集各种物资枪械的收集欲 -和好友一起游戏的社交快乐 -紧张刺激的游戏体验 上瘾型产品的局限性
相反，他使用了一种「神经搭桥」（neural bypass）技术，将其意图转化为行动：首先，大脑植入物在他的运动皮层中提取神经信号，然后将这些信号移动到一台运行机器学习算法的计算机上，令算法对信号进行解码...要做到这一点，研究人员首先需要了解大脑神经元发出的电信号与身体动作之间的关系；然后需要正确地「说」这种语言，并调节适当的神经通路，以恢复运动和触觉。...一种商用的机械臂可以与轮椅控制器一起操作，多项研究探索了通过大脑植入物或头皮电极来控制机械臂。但有些人仍然渴望使用自己的手臂。...该系统必须确保患者完全投入，因为刺激将由患者的意图触发。该研究计划收集更多的数据，并希望即使技术关闭，患者也能恢复一些功能。...为了填补这一空白，研究人员与神经外科医生 Ashesh Mehta 和 Stephan Bickel 以及住院癫痫患者，一起进行了癫痫活动地图绘制。
他曾多次拉响警报，「如果不采取行动，人类可能会对更高级的智能AI失去控制」。 当被问及，人工智能怎么能杀死人类呢？...那么，模型如何将这种错误信念与欺骗行为联系在一起？ 为了回答这个问题，研究者对上述的一阶和二阶任务进行了改进。 首先，需要激发LLM的欺骗意图。...毕竟，如果无法证明「意图」的存在，也就无法彻底分清「欺骗」和「给出虚假信息」的差别。 因此，要在提示中给出「你想要实现…」这样的语义触发器来触发LLM行动的目标。...此外，研究人员还计算了相关性系数，发现一阶错误信念似乎与一阶欺骗能力高度相关（p=0.61），但由于测试的模型数量较少，不到10个，因此相关性系数的可靠性存疑。...「AI被提示去撒谎，然后科学家因为它们照做感到震惊」。 「提示不是指令，而是生成文本的种子。」「试图用人类意图来解释模型行为，是一种范畴误用。」
人们最理想的，当然是仿生肢体能变得和原来的身体一样行动，而能让残障人士产生真实感受、并自如地控制仿生肢体的一项重要技术就是运动意图识别与技术。...运动意图识别是通过处理来自残肢的肌肉信号与仿生肢体的传感信号等，从而解码人的运动情况的一种技术。运动意图识别是实现仿生肢体控制的基础和前提。...可以使用一种阈值决策方法来检测，该方法直接基于输出的传感器信号，当信号达到一定阈值时，就触发了步态事件检测。该方法的准确率较高，不到1μs即可识别摆动和站立阶段。...连续步态估计 与步态事件检测不同的是，连续步态相位可以被定义为一个单调递增的函数，一个步态周期中从脚跟着地时的0% 到下一次脚跟着地时的 100%。...这是人们对未来仿生肢体技术的美好愿景，贴合人体的柔软传感与意图识别技术的结合，确实让仿生肢体越来越智能。
（观看视频） 几十年来，Diplomacy 一直被视为人工智能领域近乎不可能的重大挑战，因为它要求玩家掌握了解他人动机和观点的艺术；制定复杂的计划并调整策略；然后用自然语言与他人达成协议，说服他们建立伙伴关系和联盟...然后，它会用这个方案来控制一个可以生成自由对话的语言模型，告知其他玩家它的计划，为其他玩家提出合理的行动建议，与他们做好协调。...第 2 步：CICERO 利用规划反复完善该预测，然后利用这些预测为自己和合作伙伴形成一个意图。 第 3 步：根据棋盘状态、对话和意图，生成几条候选信息。...人类建模的经典方法是监督学习，即用带标签的数据（如过去游戏中人类玩家的行动数据库）来训练代理。然而，纯粹依靠监督学习根据过去的对话结果来选择行动，会导致代理的能力相对较弱，而且很容易被利用。...谷歌日本高管揭秘回顾那些被遗忘的错误 Flink创始团队二次创业再被收购，Kafka母公司与阿里“遭遇战”已经开始
然而，在规则中添加更多的条件语句会导致非常复杂的分析，这会阻碍对规则意图的理解。 此外，规则的实际条件（通常包括阈值和其他布尔表达式）被写入并隐藏在代码中的某个地方，因此很难向外部观察者公开。...然而，一旦规则被实现，这些图形就不可能被看到或检查。 模拟、调试和决策跟踪（为什么在运行时触发规则）不是一项简单的任务，因为数据决定了选择和使用哪些规则的路径。...可操作性 ●将同一规则应用于多个设备或类似用例的模板 ●模板和运行规则的版本控制，用于快照和回滚 ●可按名称、使用的API、设备类型等轻松搜索规则 过滤器 ●规则分析，以了解最触发的规则、最常见的行动等...适应性 ●灵活性（支持技术和商业变更） ●可扩展性（与外部系统集成） 决策树主要用于图形化知识表示。使用决策树构建规则引擎非常困难，在其上构建应用程序则更加困难。它们很难与任何第三方系统一起扩展。...可解释性 ●规则的意图应向所有用户、开发者和企业所有者明确 ●逻辑的紧凑表示 ●模拟和调试能力 FSM的概念很容易被不同类型的用户理解。
代表对应的值, 4.1 问题意图检测 同一产品的话语提及可能是完全不同的, 系统需要基于用户意图来确定如何进行动作, 文中提及了一个意图分析的例子, 利用几个简单的模板来套用就可以得到相应的意图, 但是意图检测仍然是一个比较大的问题...搜索到的, 然后点进去名字是 ? 的页面. 我们计算出 ? q是产品 ? 的一个可选表达 ? ? 为query q下点击进入产品名是p页面的次数, 基于 ? , 我们可以进一步计算出分布 ?...被检测出来 将会对它们的优缺点都进行比较 观点总结 当 ? 是 ? 的时候将会触发, 将会总结存储在 ?...前瞻性的提问 这个动作会在满足三个条件的时候触发: 一个Recomendation被检测出来 产品类别被识别出来 没有任意的约束, 包括在 ?...中也没有 注意到, 这样形式的问题通常会是众包的数据中会含有的 闲聊 当没有任何的购买意图被检测到的时候, 将会触发这个动作, 使用Ji, Lu和Li的方法基于IR的回应生成策略, 该模块基于以下的条件
，然后在其中的一些数据，并返回结果的URI给调用者。...放在一起，这组动作，数据类型，类别和额外数据为系统定义了一个允许表达短语的语言，例如“call john smith’s cell”。...随着应用程序被添加到系统中，他们可以通过添加新的动作，类型和类别来扩展这种语言，或者通过提供它们自己的活动来修改现有短语的行为。 意图解析 你将使用两种主要的意图形式。...INT FILL_IN_COMPONENT 与使用fillIn(Intent, int)，以允许覆盖当前组件值，即使它已经被设置。...INT FILL_IN_SELECTOR 与使用fillIn(Intent, int)，以允许覆盖当前的选择，即使它已经被设置。
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 腾讯AI Lab与王者荣耀联合研发的策略协作型 AI「绝悟」，全英雄池解禁，升级成「完全体」了。...标签设计也分两部分：意图标签，代表大局观；行动标签，表征微操策略。 大局观对应的多视角意图 研究人员设计了多视角意图标签，包括全局意图和局部意图标签，以对大局观进行建模。...整个地图被划分成24*24的区域块，然后全局意图标签被定义为地图上发生下一系列攻击的编号区域。...局部小地图被划分为12*12的区域块，局部意图标签是从两次攻击事件之间玩家的中途位置提取的，为学习大局观提供了中间信息。...模型简单来看就是：全局和局部图像特征经过卷积神经网络处理，矢量特征通过全连接网络处理，两者连接到一起去预测全局和局部的宏观意图。
然后，每当Android的光束与另一个设备激活活动，而在前台，系统的NdefMessage发送到其他设备。...为了保证您的应用程序处理传入的NDEF消息，你也应该通过与您的“Android应用程序记录NdefMessageNdefMessage，即使其他应用程序过滤器相同的意图行动。...一个行动Actionprovider可以定义一个行动的观点,一个默认的动作行为,与每项行动子菜单,它是相互关联的。...而不是用传统项目,调用ACTION_SEND意图,你可以使用这一功能有一个行动提供了一个下拉列表的观点与应用程序处理ACTION_SEND意图。...当一个行动受到意图开关的扩展和崩溃的时候，注册的一个实例Menu Item。
什么是用户引导引导: 带着人们向某个目标行动，在行动上帮助人们走出困境。 搜索引导: 帮助用户更快的完成搜索过程，找到目标信息。 具体到电商: 帮助用户找到所需商品，并达成交易。 0....（比如用户浏览了一些女士牛仔裤商品，然后进入搜索输入查询词“衬衫”，系统分析用户当前的意图是找女性相关的商品，所以会展现更多的女士衬衫，而不是男生衬衫），并能将这种意图准确地体现在返回结果中的聪明系统，...搜索触发 a....筛选在各大电商均做了2类方式的展现，当筛选项维度少时，可以将筛选（与排序一起）放置商品列表结果中间(类似淘宝搜索的锦囊)，一般在浏览若干个商品以后出现；若维度丰富，一般使用侧边栏形式。...1.2.1.2 目标 文本和意图，通过对原始Query进行改写，生成一系列相关Query，把相关Query作为原始Query的补充，与原始Query一起参与搜索，从而得到更加丰富和准确的匹配结果 1.2.1.3
行动也起到了至关重要的作用:GNWT中所谓的点火事件被认为反映了从感知推理中的证据积累到通过行动产生证据的转换中发生的事情——因此，在主动推理公式中，有意识的感知与政策选择特别相关(见(Hohwy，2013...它基于这样一种想法，即大脑产生关于环境的预测，并将这些预测与传入的感官信息进行比较。产生的差异被测量为贝叶斯预测误差。...最令人惊讶的预测，或那些与预期结果偏差最大的预测，然后被广播到全球工作区，在那里它们可以用来更新内部模型和影响行为。...需要点燃的神经元动力学依赖于被赋予足够时间深度的推理形式，以提供输入线索的上下文。然后，这些动态可以在全球工作空间内协调，实现面向目标的行为(这需要规划)。...3.1.3注意图式理论的贝叶斯版本 注意力图式理论(Graziano，2017年)——其中存在贝叶斯版本(Dolega和杜赫斯特，2019年)——提出意识源于大脑创建注意力模型或图式的能力，这使它能够理解和预测自己的行动和行为
没有数据基础设施，所有查询结果都被复制/粘贴到excel报告中，该报告被手动通过电子邮件发送给高管。 我雇佣了3名数据仓库团队成员。...屏幕 - 显示触发操作时用户位置的截屏或图像 属性-将随此事件一起跟踪的属性名称列表（例如源，isLoggedIn） 属性值示例-最好详尽无遗地完成，上面每个属性下的潜在值列表。...接下来，对于每个目标/目标，我确定与推动这些目标/目标对应的产品体验。重要的是，不仅要识别产品或漏斗的特定屏幕，还要识别可能影响目标或行动的体验背景。...2B - 意向性事件 然后，对于每个成功事件，我都会仔细考虑意图事件。意向性事件通常是任何成功事件的前身所需的一步。跟踪意向事件对于理解围绕成功事件的“原因”至关重要。...然后，预订某个骑行成为目标，但需要从搜索/历史等中找到目的地的意图/设置事件...... 为了想出有意图的事件，我问——为了完成成功事件，我必须完成哪些步骤？
结合最近学习系统工程等诸多内容的收获，我开始实践一组新的可以用来改进OKR制定和实施的方法是：WOOP+执行意图+外部驱动 先说WOOP和执行意图，以及OKR与WOOP的异同： W=Objective，...这个步骤，不是传统意义上的PDCA，而是根据心理学中的执行意图理论，针对步骤3中你想到的障碍，按照if then的语法对任务执行进行描述（此处的计划，更严格意义上是针对3中障碍的兜底计划，个人更认为是计算机系统中通过事件触发的某些操作...，与传统的计划概念有较大差别） 比如，如果晚上8点半吃完饭后觉得疲惫，就在客厅做两组50个俯卧撑，然后水温调制48度洗个澡；比如如果要转发邮件给某人，必须在转发中说明转发目的及期望的结果 这种策略非常像是编程中的事件机制...OKR宣贯与拆解⇒OKR确定（同时得出元行动）⇒ 执行反馈总结 受力分析：对被制定OKR的系统的外部系统和内部系统有准确的明确的掌握和洞察（好，这又是一句屁话，怎么算是有洞察？...OKR；同时，最重要的，根据WOOP+执行意图的理念，是要找到组织内每个人的元行动 最后：执行、反馈、总结——重复一个一个的元行动 最后，OKR拍脑袋制定容易，跟进实施难；而长期的系统方法和WOOP+执行意图的微观方法
如上图所示，国家代理提出一个行动计划，然后秘书代理对该计划的格式、内容和逻辑连贯性进行评估。 如果秘书代理发现不一致之处或改进空间，它会提出建议，并与国家代理进行对话以进行修订。...而代理-代理的互动是基于历史或模拟中的关键事件来触发的，这些事件为整个模拟中的决策和行动提供了起始点。 例如，在第一次世界大战中，奥匈帝国的弗朗茨·斐迪南大公被暗杀被广泛认为是触发事件。...同样地，对于第二次世界大战，通常认为德意志帝国入侵波兰是触发事件。而在战国分晋的背景下，晋国被韩、赵、魏家族分割通常被视为触发事件。...对奥匈帝国来说，塞尔维亚被视为一个直接的对手，主要是因为奥地利国王被暗杀，这是他们宣战的直接催化剂。随后的宣战是现有联盟结构的结果，符合那个历史时期的联盟和敌对行动。...这导致人们倾向于寻求与其他国家签订不干涉条约，以确保与潜在冲突保持距离。 此外，美国还考虑利用外交通讯来收集情报并传达其意图，这与美国的战略分离政策相一致。
如图所示：人类驾驶员首先决定插入哪些区域，然后相应地执行动作。模仿人类的驾驶行为说明了，要采用更先进的预测方法。...本文驾驶策略由三部分组成： 1）负责多智体环境中插入任务的高级语义图网络（SGN）； 2）一个低级编码器-解码器网络（EDN），根据历史动态和意图信号执行动作。...如图是该方法的流水线：本质上由分层策略和在线适应算法组成；分层策略进一步由两个子策略组成，即高级意图识别策略和低级动作生成策略；与整体策略相比，这种分层策略可以从每层任务简化和信息过滤中受益。...自车首先在（a）中与红车交互，然后在（b）中与橙车交互，然后在（c）（d）中与蓝车和红车交互。 案例 3：在交叉路口场景训练，在不学习新参数集的情况下直接迁移到环形交叉路口场景。...自车首先在（a）（b）中让橙车，然后在绿车之前通过（c）（d）（e）（f）。请注意捕获了人的犹豫和意图切换。自车然后继续在 (g) 中运行，并在 (h) 中离开环形交叉路口。
另一方面，硬分叉需要大家一起升级，但是在激活时会有风险。 本提案的目的是：使用已知的拓展点来升级比特币网络，在其中引入新功能。...因为当前节点们知道这些拓展点，所以他们可以注意到这些功能的激活，甚至即使他们不知道这些功能，也会采取与之相应的行动。...拓展激活，信令和锁定 为了使用一个新的拓展点，矿工可以使用BIP的信号集发信号，来通知他们的意图。...当该拓展点激活时，节点可以使用拓展点来接受区块，或者使用他们的AD参数来等待，看该区块是否被网络上的大部分节点所接受，然后再决定是否接受该区块。...增加了每个节点表达自己意图的能力，极大地保证了每个参与者的利益一致。
让我们一起来看看LLM在国际冲突中是怎么表现的吧！...国家代理行动空间 国家代理的行动空间被分为七个不同的类别： Wait for action：这允许代理人采取被动态度，观察其他参与者的行为及背景的变化。...行动的属性被细致地定义，包括公开性、输入类型和是否需要回应。公开性决定了行动的可见度和公众意识水平，分为公开和私人两种。...例如，在第一次世界大战的情况下，奥地利-匈牙利的弗朗茨·费迪南大公被暗杀被广泛认为是触发事件。类似地，在第二次世界大战中，触发事件通常被认为是德意志帝国入侵波兰。...宣战错误：英国和法国是否向奥匈帝国或德意志帝国宣战的选择，有时与历史上的情况不一致。历史上，这些国家最初与德意志帝国发生冲突，但在某些模拟中，它们错误地被描绘为与奥匈帝国对抗。
我们构建了一个可以自动玩 AmongUs 的游戏智能体，整体技术框架被设计为三部分：环境感知、行为决策和行动实施。...ReAct则基于思维链改进了这一点，它是一种通用范式，它将推理和行动与LLM相结合。...这可以与小样本提示框架相结合，以提供将推理与行动联系起来的确切示例。 4. 行动（Actions）： 最后一个关键信息是一组行动列表，LLM 可以从中选择一个来响应推理思考。...LLM根据输入或者外部环境反馈生成本次迭代需要完成的行动。 Act（行动）： 根据思考的结果采取的具体行动，这个具体的行动最终体现到某个外部工具的使用，实现与外部环境的交互并获得结果。...基于 ReAct 思想，我们可以提供游戏环境的背景和玩家状态并指定可执行的行动，然后通过推理将任务目标和采取行动关联起来，完成对应的任务。
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