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Mild
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MILD系统通过双向感知增强人车协作
研究人员开发了一个名为MILD（Mediator-in-the-Loop-Driving）的新系统，以改善人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的协作。MILD解决了部分自动化因车辆决策缺乏透明度以及系统对驾驶员状态的认知有限而增加驾驶员认知负荷的问题。该系统集成了感知和策略代理，并采用了一种新颖的ECPO对齐技术，以确保其行为符合安全法规和人类价值观。
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新的MILD算法解决了LLM路由任务中的专家不平衡问题
研究人员开发了一种名为MILD（Margin-based Imbalanced Learning to Defer）的新方法，以解决两阶段延迟学习系统中的专家不平衡问题。该方法将延迟损失优化重新构建为成本敏感学习问题，从而在由于数据不平衡而偏向某些专家的情况下提高了性能。所提出的算法和损失函数在图像分类和大型语言模型（LLM）路由任务中均显示出有效性。