Reinforcement Learning (RL)-Based Energy Efficient Resource Allocation for Energy Harvesting-Powered Wireless Body Area Network
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量子机器学习框架增强器件建模
研究人员开发了一个新颖的强化学习框架，该框架利用紧凑的参数化量子电路（PQC）进行器件建模，特别是在数据有限的情况下。该框架采用通过近端策略优化进行优化的图神经网络策略来搜索最优电路架构。与经典基线相比，该方法表现出优越的性能，在氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）和纳米线FET（NWFET）方面均实现了显著更低的平均绝对误差和更紧密的批次变异性。这些发现突显了通过RL选择的经典模拟PQC作为器件数据集的有效替代方案的有效性，…
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新 PRISM 框架纠正多模态大模型训练中的 SFT 缺陷
来自香港科技大学（广州）等机构的新研究揭示了多模态大语言模型（MLLMs）常见训练范式中的一个关键缺陷。监督微调（SFT）后进行强化学习（RL）的标准方法，可能会通过引入分布漂移而无意中损害模型性能，导致模型表面上模仿正确答案而非真正理解它们。这个问题在更强的模型中尤为突出，因为 SFT 可能会在 RL 开始之前就降低模型能力。提出的 PRISM 框架通过在 SFT 和 RL 之间插入一个分布对齐阶段来解决这个问题，使用一种新颖的混合…