RWS 独家推出《2024 全球包容性语言文化指南》
此外,避免使用如“brain-damaged”等冒犯性词汇,以及委婉语如“handicapped”,转而采用直接而尊重的描述方式,如“personwithaphysicaldisability”。举个例子,某服装品牌曾出品了一件T恤,上面印着:“AreYouGlutenFree?”(你是无麸质饮食者吗?),为此该品牌遭到了公众指责,称其对麸质不耐受群体不友好。
行为主义学习理论
巴普洛夫——经典条件作用理论(应答性行为),被动的;先有刺激再有行为。斯金纳——操作性条件作用理论(操作性行为),主动地;先有行为再有刺激,行为发生的频率上升。2.斯金纳和班杜拉斯金纳的强化:分为正负强化,最终希望行为发生的频率都是上升的;班杜拉的强化:强调强化观察者(直接强化),还是榜样(替代性强化)。
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
在最常用的框架内,首先在开创性的Avellaneda-Stoikov(AS)论文[1]中使用,后来被大量研究人员[2]-[4]研究和推广,问题归结为减少相关的Hamilton-Jacobi-Bellman方程转化为常微分方程(ODE)系统,并最终推导出最优MM控制的封闭形式近似。或者,可以通过(深度)强化学习等技术获得接近最优的控制。强化...
LLM成功不可或缺的基石:RLHF及其替代技术
(1)《AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning》引入了策略梯度方法来替代基于深度学习的强化学习中的Q学习。(2)《ProximalPolicyOptimizationAlgorithms》提出了一种基于修改版近端策略的强化学习流程,其数据效率和可扩展性均优于上面的基础版策略优化算法。(3)《Fine-TuningLanguageModels...
浅谈人工智能的趋势和展望
经典的自然语言处理借鉴计算语言学,中间任务多是由人设计的。比如传统对话系统被设计成包含自然语言理解、对话管理和自然语言生成三个模块,每个模块又细分为若干个中间任务。然而,随着以自回归的方式预训练数据达到一定规模后,这些中间任务和模块被统一为了对下一个词元预测的问题。从上述介绍的隐喻图像理解例子,我们也...
增量大模型:数字时代的品牌方法论
美国心理学家、行为主义心理学创始人约翰·华生,也是一名成功的广告人(www.e993.com)2024年9月11日。他在著名广告公司智威汤逊工作期间有一个经典案例,是针对咖啡产品的推广。华生认为,卖咖啡不能只强调咖啡有多好喝,而是要为消费者创造更多喝咖啡的机会,从而改变其行为。所以,华生在美国发起了一场“咖啡时间”的传播运动,让“咖啡时间”成为消费...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
在控制、强化学习(RL)和生命科学应用中,各种指导可以被概括为一个抽象的奖励函数V(·)。然后目标是从条件分布中生成新样本,旨在优化奖励。因此,条件扩散模型充当一个优化器,生成最优解。我们重新审视强化学习中的离线奖励最大化规划的例子。回想一下,我们的数据集包括状态-动作轨迹τi和相关的累积奖励yi=V(τ...
具身智能离现实有多远:热潮、泡沫、技术前沿、商业化 | 峰瑞研究所
颜黔杭:有一次,我了解到一个有趣的场景,目前许多高附加值的工业产品仍然需要手工制作,如苏绣。它太复杂了,既需要工匠的学习能力,又需要完成非常精细的操作。例如,苏绣需要工匠将一根丝线分成20丝,然后穿针引线,一点点绣。这对人来说已经非常困难,如果未来机器人能够替代人类完成这项工作,会带来巨大的生产价值。
报行合一揭示真实成本,凸显管理会计学在寿险经营中作用
还用实体经济做例子:一家汽车生产厂,可能将未来即将生产的车辆产生的利润记在当前吗?一家零售商店,能将还在货架上没卖出去的商品可能产生的销售佣金花掉吗?对常规行业看似不可能的事,在寿险行业,是一定程度上可以合理合法实现的。当然,这样做会有寅吃卯粮的不当,会有经营风险的积累,也是从根本上对寿险经营规律...
人类真能控制AI吗?深度解析大模型价值对齐
Meta最近的一项研究成果“自奖励语言模型”在这方面提供了一个有趣的案例。与上面所说的RLAIF模型一样,该模型自行生成偏好数据,无需人类,但是该模型并不像RLHF和RLAIF那样训练单独的奖励模型,再让它通过强化学习微调主模型,而是采用了一种称为“LLM-as-a-Judge”的方法,使主模型自我生成并评估新的训练样本。随后...