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H-infinity methods in control theory
H-infinity methods in control theory
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受神经刺激启发的LLM控制方法提供了鲁棒的可控性
研究人员开发了一种新颖的方法，通过借鉴神经刺激的原理来控制大语言模型（LLM）。该方法将LLM的引导视为一个反馈控制问题，其中模型的内部状态决定干预措施，而不是依赖于固定的开环方法。提出的$H_ ext{inf}$控制器通过考虑模型不确定性和线性化不匹配来提高性能，尤其是在分布外场景下。此外，还引入了一个新的指标——鲁棒可控性（$S_{ ext{rob}}$）——来预评估控制器对动态不匹配的容忍度，该指标显示出任务特定的结构并随模型规模而变化。
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新的博弈论方法增强了多智能体系统的鲁棒性
研究人员开发了一种新方法来解决非合作动态博弈中的信念不匹配问题，这是多智能体控制和机器人应用中的常见挑战。所提出的方法允许一个自我智能体即使在其他智能体由于私有传感器测量而具有不同的状态估计时也能进行鲁棒规划。这种方法受H-无穷鲁棒控制的启发，使用具有扰动贝叶斯动力学的增强信念空间来预测潜在的偏差。实验表明，这种鲁棒推理可以主动限制模型误设的未来脆弱性，从而将性能下降减少了48%以上。