最近提出的有关组合优化问题启发式方法的想法是有希望的，因为它可以节省昂贵的发展。但是，要将这个想法推向实际实施，我们需要更好的模型和更好的培训方式。我们在这两个方向上做出贡献：我们提出了一个基于注意力层的注意层的模型，并根据指针网络的优势展示了如何使用基于确定性的贪婪推出的简单基线来训练该模型，我们发现该模型比使用价值函数更有效 ...

从人类反馈（RLHF）中学习的强化学习对于使大语模型与人类偏好保持一致至关重要。尽管最近的研究集中在算法改进上，但迅速建筑的重要性被忽略了。本文通过在RLHF性能缩放中探索数据驱动的瓶颈来解决这一差距，尤其是奖励黑客入侵和降低响应多样性 ...

生成模型在创建高质量视频中的令人印象深刻的成就引起了人们对数字完整性和隐私脆弱性的关注。 AI生成的内容检测的最新作品已在图像字段中进行了广泛研究（例如 ...

我们提供了第一个机械证据，即无模型的强化学习者可以学会计划。这是通过将基于基于概念的可解释性的方法应用于索科班的无模型代理的方法来实现的，这是一种用于研究计划的常用基准。具体而言，我们证明了DRC是Guez等人引入的无通用模型的代理 ...

全科医生（GPS）通过提供持续和全面的医疗服务来充当初级医疗系统的基石。但是，由于其实践，不平衡的培训和资源差距的性质，全科医生之间的临床水平在各个地区和医疗机构之间可能会有很大差异。目前，大型语言模型（LLMS）在临床和医疗应用中表现出巨大的潜力，使其成为支持通用实践的有前途的工具 ...

长度的概括，从小型培训环境大小到较大的能力是开发基于 Transformer 的语言模型的关键挑战。位置编码（PE）已被确定为影响长度泛化的主要因素，但是不同的PE方案对下游任务中外推的确切影响尚不清楚。在本文中，我们进行了一项系统的经验研究，比较了仅解码器 Transformer 与五种不同位置编码方法的长度泛化性能，包括绝对位置嵌入（APE），T5的相对PE，Alibi和Rotary，除了没有 ...

客户生命周期价值（ltv）预测对于试图根据估计价值优化每个用户获取的广告投资的移动游戏发行商来说至关重要。在移动游戏中，部署微交易是一种简单而有效的货币化策略，它吸引了一小群在游戏内购买上挥霍的游戏鲸鱼。这种游戏鲸鱼的存在可能会阻碍现有生命周期价值预测模型的实用性，因为游戏鲸鱼的购买行为总是表现出与普通用户不同的分布... ...

近年来，由于深度学习和大规模数据集的可用性，嘴唇阅读目睹了无与伦比的发展。尽管取得了令人鼓舞的结果，但不幸的是，由于其驱动的模棱两可的性质，唇部阅读的性能仍然不如其对应语音识别之一，这使得从唇部运动视频中提取判别特征变得具有挑战性。在本文中，我们提出了一种新方法，称为语音（libs），其目标是通过从语音识别者那里学习来增强唇部阅读 ...