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Lofa County
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AI模型优化利比里亚药品配送
研究人员开发了一种新的动态库存配给模型，以优化利比里亚社区卫生计划中稀缺药品的分配。该模型解决了中央库存灵活性与社区卫生助理（CHA）的本地分配之间的平衡问题，旨在降低患者转诊成本和未治疗病例。该模型利用深度神经网络来近似价值函数及其梯度，计算出动态分配策略。在用洛法县的疟疾病例数据进行测试时，与现有基准相比，该模型在保持高公平效用的同时，运营成本降低了6%。
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新框架LOFA使购物代理能够从用户反馈中学习
研究人员开发了一个名为LOFA的新框架，该框架允许基于大型语言模型的购物代理直接从在线用户反馈中学习，而无需人工标注。该方法通过结合强化学习和面向反馈的在线蒸馏，解决了异构、稀疏和嘈杂反馈的挑战。实验表明，LOFA通过将对话中的指令转化为密集监督，捕捉协作模式和用户特定偏好，从而提高了推荐质量、响应帮助性和用户满意度。