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Romi
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新的ROMI方法推动离线强化学习发展,超越先前模型
研究人员推出ROMI,一种用于基于模型的离线强化学习的新方法,解决了对抗模型学习中的关键挑战。与RAMBO等先前方法不同,RAMBO因模型梯度而在控制保守性和训练稳定性方面遇到困难,ROMI采用了一个鲁棒的、感知价值的学习框架。该框架使用隐式可微的自适应加权机制来平衡价值保守性和分布外泛化。在D4RL和NeoRL基准上的实验表明,ROMI显著优于RAMBO,并能媲美或超越最先进的无模型和惩罚模型方法。
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AI驱动的复杂浪漫诈骗横行数十款约会应用
AI正被用于加速浪漫诈骗,据报道有数千人成为这些复杂骗局的受害者。研究人员发现,在一些约会应用网络中,AI虚拟角色在很大程度上独立进行对话,几乎没有人工干预。这些AI代理旨在模仿人类互动,使用虚假个人资料和预生成的回应来建立信任并最终欺骗用户,有时还会雇佣真实的人类零工人员通过活体检测。