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Joshua Shay Kricheli
Joshua Shay Kricheli
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新研究强调TPP多样性对鲁棒LLM规模定律的重要性
Joshua Shay Kricheli 在 arXiv 上发表的一篇新论文探讨了每参数词元（TPP）覆盖率在大型语言模型规模定律中的关键作用。研究表明，TPP固定的共线训练设计会导致估计问题条件不良。这种退化导致尺度系数无法识别，从而显著降低外推性能。该论文提出了一个用于良好条件估计的TPP多样性阈值，并表明非共线设计在各种模型和数据集上的表现优于共线设计。
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新的控制设计方法使用微分博弈处理竞争性任务
研究人员开发了一种名为“分而治之”的新控制设计方法，该方法使用微分博弈来管理单智能体、多目标动力学系统中的竞争性控制任务。该框架为每个目标分配一个虚拟输入，并创建一个博弈，其中参与者在考虑其他参与者策略的同时优化其特定成本函数。由此产生的纳什均衡合成了一个平衡冲突目标的复合控制器，为工程师提供了一种直观且模块化的方法。该方法已为连续时间和离散时间系统进行了数学推导，并实现了一个解决耦合代数Riccati方程的开源Python包。倒立摆…