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香港智能有限公司(HKIT)与WALLX公司合作,将AI技术与心理治疗相结合,开发出基于区块链的奖励和参与模式。该创新系统能精准评估用户心理状态并提供个性化治疗方案,同时利用区块链确保数据安全。双方还推出奖励机制,用户参与心理课程或贡献数据可获得,用于兑换咨询服务或健康产品。这一模式获得市场广泛关注,多家机构表达合作意向,被视为心理健康服�
大型语言模型的成功离不开「基于人类反馈的强化学习」。RLHF可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。该研究从多个维度将SPO与迭代奖励建模方法进行比较,旨在回答4个问题:当面intransitive偏好时,SPO能否计算MW?在具有独特CopelandWinners/最优策略的问题上,SPO能否匹配或超过RM样本效率?SPO对随机偏好的稳健性如何?SPO可以处理非马尔可夫偏好吗?在最大奖励偏好、噪声偏好、非马尔可夫偏好方面,该研究的实验结果分别如下图6、7、8所示:感兴趣的读者可以阅读论文原文,了解更多研究内容。
Stable+Diffusion+等生成式+AI+模型在文本到图像合成方面越来越受欢迎。像+CLIP+或+BLIP+这样的文本图像评分方法可以评估模型生成的图像是否与文本提示匹配,但它们并不总是符合人类的偏好和感知。ImageReward+可从+GitHub+获得,并提供了有关如何将其集成到+Stable+Diffusion+WebUI+中的说明。