由于城市地理空间的多样性和巨大的动作空间，给城市布局用地和道路是一件非常复杂而困难的任务，长久以来一直依靠人类规划师的经验和直觉。如今，城市规划领域也有了自己的...

在开发机器人学习方法时，如果能整合大型多样化数据集，再组合使用强大的富有表现力的模型（如 Transformer），那么就有望开发出具备泛化能力且广泛适用的策略...

马尔科夫链：奖励*折扣因子，R(t)=reward(1)+yR(t+1)，马尔可夫链多次迭代后分布趋于稳定所以可以得到最优解

1.Character Queries: A Transformer-based Approach to On-Line Handwritten Charact...

今天为大家介绍的是来自Masatsugu Yamada 和 Mahito Sugiyama的一篇关于分子生成的论文。在药物发现和材料设计中，设计具有所需化学性质...

今天我们介绍由北京邮电大学网络和交换技术国家重点实验室的王光宇等学者发表在arXiv上的工作，该工作提出ClinicalGPT，一个明确为临床场景设计和优化的语...

大规模语言模型在众多下游任务中展现了惊人的能力，但它们在使用中仍然暴露了一些问题。其中，幻觉是目前影响大模型落地的重要问题之一。ChatGPT 的发布使学术界和...

具体来说，该研究提出了一种强化学习方法，旨在让机器人掌握攀爬高障碍、跳过大间隙、在低障碍下爬行、挤过狭小缝隙和跑步，并将这些技能蒸馏成基于单一视觉的跑酷策略，并...

在已知的马尔可夫决策过程（MDP）中，无论是策略迭代（policy iteration）还是价值迭代(value iteration)，都假定已知环境（Envi...

股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习...

 在本文，作者主要研究和理解上下文学习在连续决策任务上的应用，特别是在强化学习背景下。决策（例如强化学习）比监督学习更加动态和复杂。理解和应用上下文学习可以在很...

对于这个问题，科学家们一直在尝试通过各种模型来解释这些行为，并提出了许多假设。在近期的一个研究工作中，西湖大学智能无人系统实验室与德国马普所动物行为研究所使用强...

对于这个问题，科学家们一直在尝试通过各种模型来解释这些行为，并提出了许多假设。在近期的一个研究工作中，西湖大学智能无人系统实验室与德国马普所动物行为研究所使用强...

对于这个问题，科学家们一直在尝试通过各种模型来解释这些行为，并提出了许多假设。在近期的一个研究工作中，西湖大学智能无人系统实验室与德国马普所动物行为研究所使用强...

关于幻觉形成的原因，详细原因可以看这里：John Schulman：强化学习与真实性，通往TruthGPT之路1

基于人类反馈的强化学习(RLHF)通过收集人类反馈，以强化学习方法训练LLM，可以更好地理解人类偏好。然而，这个方法有一个很大的问题：收集高质量的人类反馈非常困...

谷歌团队的最新研究提出了，用大模型替代人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF）。

但人类大部分时间的语言表达，却远远超出了指令的范围。比如：「我们好像没有牛奶了」......

基于人类反馈的强化学习（RLHF）在对齐语言模型上取得了非常好的效果，可以让预训练模型具有无害性、有用性等理想品质，并在多项自然语言处理任务中取得了最先进的结果...

《流浪地球2》最大的感受是细节拉满，一个场景一句台词，乍看不太起眼，仔细琢磨包含很多信息。下面我想说说片尾部分不太起眼的“人在回路中”。