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隨著先進計算技術和人工智能的快速發展，復雜系統和應用程序迎來了新紀元，尤其是在自動駕駛汽車（AV）和機器人領域。這些系統越來越多地需要在動態和不確定的環境中自主決策。強化學習（RL）在這一背景下成為了關鍵技術，為通過與環境互動來學習最優決策策略提供了框架。然而，確保這些決策的安全性和可信性仍然是一個重要的挑戰，特別是在安全至關重要的應用場景中，如自動駕駛。本論文針對這一挑戰，提出了創新的基于RL的方法，結構分為三個既獨立又相互關聯的部分，每一部分都專注于安全且可信決策制定中的不同方面。論文的主線是探索和改進RL技術，以確保自主決策系統在復雜、動態環境下的安全性和可靠性。首先，本論文奠定了RL在決策制定中的基礎，特別是在不確定和動態的環境下。該部分聚焦于增強RL，以應對現實世界的復雜性，例如在自動駕駛場景中與不可預測的代理（如人類駕駛員）互動，以及在離線RL設置中處理分布偏移問題。這為理解和提升自主系統在不確定條件下的決策能力奠定了基礎。在第一部分的基礎上，第二部分探討了層次化規劃與RL的集成。該部分重點在于創建一種框架，將不同層次的決策制定相結合，平衡即時的低層次安全問題與高層次戰略目標。該方法旨在應對傳統RL在復雜多代理環境和長時間任務中的局限性，從而在實時決策中展示出更好的適應性和效率。第三部分則呈現了對RL的前瞻性方法，重點在于離線和在線學習方法的整合。這一部分解決了在探索可能代價高昂或危險的場景中，安全有效地訓練RL代理的問題。通過將大規模離線數據（如專家示范）的優勢與在線學習相結合，本部分提出了一個新的框架，以增強RL代理在實際應用中的安全性和性能。

生成式人工智能（GAI）和大語言模型（LLM）是以無監督或半監督方式運行的機器學習算法。這些算法利用現有內容，如文本、照片、音頻、視頻和代碼，生成新內容。其主要目標是生成真實且新穎的材料。此外，它們在生成新材料的數量上沒有限制。新材料可以通過應用程序接口（APIs）或自然語言接口生成，例如OpenAI開發的ChatGPT和Google開發的Bard。 生成式人工智能（AI）領域的獨特之處在于其發展和成熟過程極為透明，公眾可以廣泛觀察其進展。目前的人工智能時代受到有效利用其能力以提升企業運營的要求影響。具體而言，屬于生成式AI范疇的大語言模型（LLM）能力，具有重新定義創新和生產力極限的潛力。然而，企業在努力引入新技術的同時，可能會危及數據隱私、長期競爭力和環境可持續性。 本書深入探討生成式人工智能（GAI）和LLM。它考察了生成AI模型的歷史與演變發展，以及由這些模型和LLM產生的挑戰和問題。本書還討論了基于生成AI的系統的必要性，并探討了為生成AI模型開發的各種訓練方法，包括LLM預訓練、LLM微調和基于人類反饋的強化學習。此外，它探討了與這些模型相關的潛在用例、應用和倫理考慮。本書最后討論了生成AI的未來方向，并呈現了多項案例研究，突顯生成AI和LLM的應用。

 大型語言模型（LLMs）和擴散模型，如ChatGPT和Stable Diffusion，具有前所未有的潛力。由于它們經過了對互聯網公開文本和圖像的訓練，它們可以為各種任務做出有用的貢獻。隨著入門門檻的顯著降低，幾乎任何開發者都可以利用LLMs和擴散模型來解決以前不適合自動化的問題。通過本書，您將獲得生成式AI的堅實基礎，包括如何在實踐中應用這些模型。大多數開發者在首次將LLMs和擴散模型集成到他們的工作流程中時，往往難以從中獲得足夠可靠的結果以用于自動化系統。作者James Phoenix和Mike Taylor向您展示了一套稱為提示工程的原則，這些原則可以使您有效地與AI合作。學習如何讓AI為您服務。本書解釋了：

• 您程序的AI模型的交互鏈結構及其之間的細化步驟- 如何將應用問題轉化為模型訓練領域的文檔完成問題，從而產生AI模型請求- LLM和擴散模型架構的影響——以及如何與其最佳互動- 這些原則在自然語言處理、文本和圖像生成以及代碼領域的實踐應用書評“這是我讀過的關于提示工程的最好的書籍資源。Mike和James是他們領域的專家。” ——Dan Shipper，Every聯合創始人兼CEO“這本書是生成式AI和提示工程基礎知識的一個堅實介紹。作者涵蓋了從初學者到高級用戶的各種有用技巧，簡單、實用且易于理解。如果您希望提高AI系統的準確性和可靠性，這本書應當在您的書架上。”——Mayo Oshin，Siennai Analytics創始人兼CEO，LangChain早期貢獻者“Phoenix和Taylor的指南是生成式AI浩瀚海洋中的燈塔。這本書成為了我們團隊在Phiture AI Labs學習如何利用LLMs和擴散模型創建與客戶應用和游戲本質相符的營銷資產的基石。通過提示工程，我們能夠大規模生成定制的品牌內容。這不僅僅是理論；這是將AI的原始潛力轉化為定制解決方案的實踐大師課程，使其成為希望將AI集成提升到新的創造力和效率高度的開發者的必讀書籍。” ——Moritz Daan，Phiture移動增長咨詢公司創始人/合伙人

“《生成式AI的提示工程》可能是未來保障您技術職業的最具前瞻性的方法。這無疑是任何從事AI實際應用工作的人的最佳資源。這里面豐富、精煉的原則將幫助新老AI工程師在未來可預見的競爭中保持領先。” ——Ellis Crosby，Incremento CTO兼聯合創始人“這是代理和服務專業人員的必備指南。將AI與服務和客戶交付結合起來，利用自動化管理，加快解決方案的速度，將設定新的行業標準。您會在書中找到有用、實用的信息和策略，使您能夠充分理解和利用AI的潛力。” ——Byron Tassoni-Resch，WeDiscover CEO兼聯合創始人作者的話自2020年GPT-3測試版以來，我們一直在做提示工程，當GPT-4推出時，我們發現許多我們曾使用的技巧和竅門已不再必要。這促使我們定義了一套可跨模型和模態轉移的面向未來的原則，這些原則在使用GPT-5或未來的任何模型時仍然有用。提示的五項原則是：1. 提供方向：詳細描述所需的風格，或參考相關的角色。2. 指定格式：定義要遵循的規則和響應的必要結構。3. 提供示例：插入一組多樣的測試案例，其中任務已正確完成。4. 評估質量：識別錯誤并評價響應，測試驅動性能的因素。5. 分工：將任務分成多個步驟，鏈式連接以實現復雜目標。我們首次在2022年7月以博客文章的形式發布了這些原則，它們經受住了時間的考驗，包括與OpenAI自己一年后發布的提示工程指南高度契合。任何與生成式AI密切合作的人都可能會收斂到一組類似的策略來解決常見問題，但這本書旨在更快地讓您達到這一點。在本書中，您將看到數百個提示技術的示例，包括文本和圖像提示，以及使用Python構建AI自動化腳本和產品。這不是一個尋找正確魔法詞組組合的提示技巧列表，而是一個構建系統的實用指南，提供AI應用所需的正確上下文，以及如何測試和擴展生產環境中的AI系統。如果您符合以下情況，這本書將對您有用：- 您的時間價值超過每小時40美元，閱讀這本書節省的幾個小時，而不是從多個來源拼湊一切，對您來說是值得的。- 您不僅是隨便使用AI，而是實際在構建一個AI應用或內部模板，許多人每天將使用數百或數千次。- 您希望通過學習數百個如何解決AI常見問題的真實案例來減少幻覺并提高AI的可靠性。- 您希望比較OpenAI與其他模型的優缺點，以及LangChain等常見框架、不同的向量數據庫選項和AUTOMATIC1111。- 您想看到從一個天真的提示到一個完整AI代理，包括使用Gradio構建基本用戶界面的端到端AI應用構建過程。

李察·薩頓和安德魯·巴托以清晰簡明的方式闡述了強化學習的關鍵思想和算法。他們的討論范圍從該領域的知識基礎歷史到最近的發展和應用。

強化學習是人工智能中最活躍的研究領域之一，是一種計算學習方法，其中一個代理試圖在與復雜、不確定的環境交互時最大化其獲得的總獎勵。在《強化學習》這本書中，李察·薩頓和安德魯·巴托以清晰簡明的方式闡述了強化學習的關鍵思想和算法。他們的討論范圍從該領域的知識基礎歷史到最近的發展和應用。所需的數學背景僅是對基本概率概念的熟悉。

該書分為三部分。第一部分用馬爾可夫決策過程來定義強化學習問題。第二部分提供基本解決方法：動態規劃，蒙特卡洛方法，和時差學習。第三部分提供了一個關于解決方法的統一視角，并融入了人工神經網絡，資格痕跡和規劃；最后兩章提供了案例研究，并考慮了強化學習的未來。

今天，人工智能(AI)和機器學習/深度學習(ML/DL)已經成為信息技術中最熱門的領域。在當今社會，許多智能設備依賴于AI/ML/DL算法/工具進行智能操作。盡管AI/ML/DL算法和工具已經在許多互聯網應用程序和電子設備中使用，但它們也容易受到各種攻擊和威脅。AI參數可能被內部攻擊者扭曲;DL輸入樣本可能被對手污染;在許多其他攻擊和威脅中，ML模型可能會因改變分類邊界而被誤導。這樣的攻擊會使人工智能產品變得危險。雖然本討論的重點是基于AI/ML/DL的系統中的安全問題(即保護智能系統本身)，但AI/ML/DL模型和算法實際上也可以用于網絡安全(即使用AI來實現安全)。由于AI/ML/DL安全是一個新興的領域，許多研究人員和行業專業人士還不能對該領域進行詳細、全面的了解。本書旨在提供各種應用程序中相關安全問題的挑戰和解決方案的完整圖景。它解釋了高級人工智能工具中如何發生不同的攻擊，以及克服這些攻擊的挑戰。然后，書中描述了許多實現人工智能安全和隱私的有希望的解決方案。這本書的特點有七個方面:

• 這是第一本解釋人工智能系統的各種實際攻擊和對策的書
• 給出了定量的數學模型和實際的安全實現
• 它涵蓋了“保護人工智能系統本身”和“使用人工智能實現安全”。
• 它用詳細的攻擊模型涵蓋了所有先進的AI攻擊和威脅
• 為人工智能工具中的安全和隱私問題提供了多種解決空間
• 解釋了機器學習和深度學習在安全和隱私問題上的差異
• 本書涵蓋了許多實際的安全應用程序

創新和競爭正推動分析師和數據科學家轉向越來越復雜的預測建模和機器學習算法。這種復雜性使這些模型準確，但也使它們的預測難以理解。當準確性超過可解釋性時，人類的信任就會受到影響，影響業務采用、監管監督和模型文檔。

銀行、保險和醫療保健尤其需要可解釋的預測模型。在這本電子書中，Patrick Hall和Navdeep Gill來自H2O。Ai全面介紹了機器學習可解釋性的思想，并研究了一套機器學習技術、算法和模型，以幫助數據科學家在保持可解釋性的同時提高預測模型的準確性。 * 了解如何在實踐中應用機器學習和預測建模 * 理解機器學習的可解釋性、公平性、問責性和透明度的社會和商業動機 * 探索線性模型和更精確的機器學習模型之間的差異 * 了解可解釋性的定義，并了解主導可解釋性研究的團體 * 研究用于分類和描述可解釋機器學習方法的分類法 * 學習數據可視化的幾種實用技術，訓練可解釋的機器學習模型，并為復雜模型預測生成解釋 * 探索測試模型可解釋性的自動化方法

利用深度神經網絡進行機器學習的最新進展，在從大型數據集學習方面取得了重大成功。然而，這些成功主要集中在計算機視覺和自然語言處理方面，而在序列決策問題方面的進展仍然有限。強化學習(RL)方法就是為了解決這些問題而設計的，但相比之下，它們很難擴展到許多現實世界的應用中，因為它們依賴于成本高昂且可能不安全的在線試錯，而且需要從頭開始逐個學習每個技能的低效過程。本文將介紹設計RL智能體的工作，這些智能體直接從離線數據中訓練，能夠掌握多種技能，以解決上述挑戰。

在本文的第一部分中，我們首先介紹了一種算法，從離線數據集中學習高性能策略，并通過使用學習到的動力學模型生成的推出來擴展離線數據，提高離線強化學習智能體的泛化能力。然后，我們將該方法擴展到高維觀測空間，如圖像，并表明該方法使現實世界的機器人系統能夠執行操作任務。在論文的第二部分，為了避免在之前的強化學習工作中從頭開始學習每個任務的問題，同時保持離線學習的好處，討論了如何使強化學習智能體通過跨任務共享數據從不同的離線數據中學習各種任務。此外，我們表明，共享數據需要標記來自其他任務的數據的獎勵，這依賴于繁重的獎勵工程，也是勞動密集型的。為了解決這些問題，我們描述了如何有效地利用離線RL中的各種未標記數據，繞過獎勵標記的挑戰。最后，我們列出了未來的研究方向，如利用異構無標簽離線數據集的有效預訓練方案、離線預訓練后的在線微調以及離線RL的離線超參數選擇。

決策算法在許多不同的應用中被使用。傳統的設計決策算法的方法采用原則和簡化的建模，在此基礎上，人們可以通過易于處理的優化來確定決策。最近，深度學習方法正在變得越來越流行，這種方法使用從數據調整的高度參數架構，而不依賴于數學模型。基于模型的優化和以數據為中心的深度學習通常被認為是不同的學科。在這里，我們將它們描述為一個在特異性和參數化方面不斷變化的連續光譜的邊緣，并為位于這個光譜中間的方法提供一個教程式的展示，稱為基于模型的深度學習。在我們的演示中，我們還附帶了超分辨率和隨機控制方面的運行示例，并展示了如何使用所提供的特性和每種詳細方法來表示它們。將基于模型的優化和深度學習結合在一起，在生物醫學成像和數字通信等各種應用中使用實驗結果，證明了這種結合的好處。

推薦系統在我們的日常生活中發揮著越來越重要的作用，尤其是在許多面向用戶的在線服務中，它在緩解信息過載方面發揮著重要的作用。推薦系統旨在識別一組最能匹配用戶顯性或隱性偏好的對象(即物品)，通過利用用戶和物品的交互來提高匹配精度。隨著深度神經網絡(DNNs)在過去幾十年的快速發展，推薦技術取得了良好的性能。然而，我們在設計深度推薦系統(DRS)時面臨三個內在挑戰: 1) 現有的大多數DRS是基于手工組件開發的，這需要大量的機器學習和推薦系統的專家知識; 2) 人為誤差和偏見會導致次優，降低推薦有效性; 3) 在不同的推薦場景中，通常需要非平凡的時間和工程努力來設計特定于任務的組件。

在本教程中，我們將全面介紹高級自動機器學習(AutoML)技術在深度推薦系統中解決上述問題的最新進展。希望相關領域的學術研究者和行業從業者能夠對空間有深刻的理解和準確的洞察，激發更多的想法和討論，并在推薦中推動技術的發展

目錄內容：

• 深度推薦系統DRS簡介
• 自動化機器學習(AutoML)概論
• 用于DRS嵌入組件的AutoML
• 用于DRS交互組件的AutoML
• 全DRS架構搜索的AutoML
• 結論及未來發展方向

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了現代機器學習方法論的一個關鍵元素。近年來，由于機器學習與實際應用的相關性越來越大，它的重要性也越來越大，其中許多應用都伴隨著安全要求。在這方面，機器學習學者們發現了新的問題和挑戰，需要新的方法發展。事實上，長期以來，不確定性幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞，而最近的研究已經超越了傳統的方法，也利用了更一般的形式主義和不確定性計算。例如，不確定性的不同來源和類型之間的區別，例如任意不確定性和認知不確定性，在許多機器學習應用中被證明是有用的。講習班將特別注意這方面的最新發展。

綜述論文：

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了機器學習方法的一個關鍵元素。按照統計傳統，不確定性長期以來幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞。然而，由于機器學習與實際應用和安全要求等相關問題的相關性穩步上升，機器學習學者最近發現了新的問題和挑戰，而這些問題可能需要新的方法發展。特別地，這包括區分(至少)兩種不同類型的不確定性的重要性，通常被稱為任意的和認知的。在這篇論文中，我們提供了機器學習中的不確定性主題的介紹，以及到目前為止在處理一般不確定性方面的嘗試的概述，并特別將這種區別形式化。

//www.zhuanzhi.ai/paper/8329095368761f81a7849fe5457949ed