科研人员已经通过在最大熵框架内增加一种本地Q值学习方法，改进了用于多代理强化学习的流行方法QMIX。这种新的改进方法可以使多代理模型在进行任务处理时，更加精确和高效。本地Q值学习方法的引入，使得每个代理都能...

MacroHFT是一种新的高频交易(HFT)方法，专门针对加密货币市场。这种方法利用强化学习来改进决策过程并提高盈利能力。传统的高频交易是一种算法交易，它的核心在于高速、大量地买卖证券，以获得微小的价格差异带来的...

决策QA是LLMs的一项新任务，它能够基于复杂的数据分析来确定最佳的决策。在传统的决策制定过程中，我们需要人工对大量数据进行分析，这不仅耗时耗力，而且可能由于人为因素导致决策的偏差。而现在，LLMs的出现，让决...

Logit Lens方法已经得到了增强，该方法通过分解logit输出，帮助我们理解Transformer模型的决策过程。这种方法使用“prisms”来处理残差流，注意力层和MLP层，揭示了这些部分如何影响预测，并为gemma-2b模型执行的诸如...

据报道，Uber的LedgerStore支持数万亿的索引，这是一个支持高级查询的分布式数据库。该系统是Uber的核心技术之一，可以处理包括订单、支付和配送在内的大量数据。相比于传统数据库，LedgerStore能够更好地处理不断增...

技术债务指的是开发者为了提前完成产品交付而牺牲未来效率的做法，这种决策导致他们必须持续付出额外的努力来弥补。尽管工程师厌恶浪费，管理层则更倾向于从成本控制的角度看待问题。如果通过减少浪费来降低成本，管...

在停摆三年后，OpenAI 宣布重启其机器人研究团队。此举旨在开发多模态机器人模型，并改进核心的人工智能模型。OpenAI 的这一决定标志着其在机器人领域的再度发力，旨在通过多模态模型结合视觉、语音和动作等多种感知...

随着人工智能产品的门槛降低，从演示到实现有效产品的转变依然充满挑战。这一系列文章将深入探讨过去一年中基于机器学习系统之上开发实际应用的人们，从大型语言模型（LLMs）产品开发中学到的关键教训和方法论。内容...