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3.论文速读——Counter-Strike Deathmatch with Large-Scale Behavioural Cloning
4.论文速读——IN-CONTEXT REINFORCEMENT LEARNING WITH ALGORITHM DISTILLATION
5.AI论文速读 | UniTS：构建统一的时间序列模型
6.[论文速读]PMC-LLaMa 用医学论文来进一步微调LLaMa
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本方案荣获Nuplan 年一等奖，其结论具有重大意义。论文论文本文将结合作者团队的源码源码历史工作及相关内容，简要介绍该文所提及的速读速读设计方法与思路。
Nuplan包括三个挑战，论文论文其中本文为第一，源码源码opencv lbp源码第二为地平线方案，速读速读第三为上海云骥的论文论文方案，创新奖为新加坡南洋理工的源码源码GameForm。其他方案将在后续专题中详细介绍。速读速读
本文的论文论文姊妹篇为《Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning[3]》。整体框架基本一致，源码源码仅在离线学习部分存在差异，速读速读具体将在下文进行说明。论文论文
该方案的源码源码主要贡献包括两个方面：基于规则的短期规划和长期的自车预测模块。封闭环境性能的优劣强烈依赖于轨迹的前两秒，而开环评分主要取决于准确的终点估计。因此，最终轨迹（8秒）通过拼接两个模块的输出结果生成，前2秒使用基于规则的短期轨迹，后6秒使用预测轨迹。具体结构见图2，PDM-Closed为短期规划部分，GC-PGP为长期规划部分。相较于《Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning》中的结构（见图3），仅长期规划部分有较大变动，短期规则部分无变化。雪花视频源码
短期规划的核心采用IDM方法，整体方法并无特别之处。本质上通过中心线生成、障碍物预测、解空间采样及打分等方式获得最优轨迹。IDM策略部分[4]，在中心线的sl空间上，已知自车位置和速度、距前车的相对距离，可直接使用以下公式（图4）迭代计算出轨迹上对应速度和位置。
长期规划方面，两篇论文中有所不同。《Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning》中的方法较为简单。三个输入：轨迹计算的轨迹、中心线和历史轨迹进行序列化后，进入一个MLP进行训练。这里的预测仍依据老思路，根据自车当前及历史状态、中心线作为输入进行开环预测，结构见图5。
训练效果如图6所示，结果基本符合之前开环学习部分在开环场景下表现优于规则式，但在闭环场景下表现较差。然而，两者结合后，既能保持所有闭环结果，手机源码竞猜同时也能保证开环性能。
在PDM中，长期方案改进为GC-PGP方案，结构如图2所示。该方案于年提出《Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph Traversals[6]》，为闭环场景的轨迹预测方案。与之前的开环方案相比，PGP考虑了周围车作为输入，网络结构方案见图7。
Encoder输入包括自车状态（当前及历史状态）、旁车agent（当前及历史状态）、中心线Node。分别进入三个encoder对信息进行编码，编码采用GRU方式保证历史信息传递给后续节点。随后在节点附近，将附近的旁车以点乘方式将agent信息融合入node中。最后输入到GNN中。
Policy header负责结合自车状态，使用MLP对node进行打分。最后通过softmax方式激活具体行为策略，并依据log似然方程给出边的通行概率。
Trajectory decoder基于MLP求取隐变量的方式，遍历回归出运动轨迹。中间通过多头注意力机制，提高数据利用率。目标状态做Q，雅虎拍卖源码节点特征做K，V。获得路径的编码结果。为了获得不同的动作结果（加速、减速），加入隐变量z。为了防止每次结果都重复或策略一致的轨迹，模型可以以不同参数给出多条轨迹。最后根据KNN方式，选出同样策略下最优解。
请问《速读》是否是省级论文
文学类省级刊物期刊名称：速读
刊
期：旬刊
主管单位：湖北省文学艺术界联合会
主办单位：湖北古今传奇传媒集团有限公司
语言种类：中文
ISSN：-
CN：-/I
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主要栏目：
学术探索、教学研究、学科教育、教学实践、经验交流、理论研究等。
论文速读——Counter-Strike Deathmatch with Large-Scale Behavioural Cloning
本文介绍了为《反恐精英：全球攻势》（CSGO）开发的人工智能代理，其核心目标是通过行为克隆方法训练深度神经网络，实现与休闲人类玩家相当的游戏技能。这是AI在现代FPS游戏领域首次大规模应用，突破了传统研究集中在低分辨率游戏或提供便捷API游戏的局限性。代理在死亡竞赛模式中的表现良好，展示了类似人类的游戏风格，所需数据量远少于纯强化学习算法。
论文采用两阶段行为克隆方法解决AI挑战。第一阶段通过从在线服务器抓取的777 游戏源码大规模人类游戏数据集进行预训练，第二阶段在少量专家演示数据集上进行微调。这种方法有效提高了AI性能，为现代游戏构建高效代理提供了蓝图，进一步探索了在复杂视频游戏环境中的高级模仿学习和离线强化学习应用。
综上所述，本文为AI领域贡献了一项重要成果，展示了在FPS游戏研究中使用行为克隆的创新方法，对AI社区具有深远影响，推动了复杂视频游戏环境中的AI性能提升。
论文速读——IN-CONTEXT REINFORCEMENT LEARNING WITH ALGORITHM DISTILLATION
论文提出了一种用于将强化学习（RL）算法提炼成神经网络的方法——算法蒸馏（Algorithm Distillation，简称AD）。AD通过使用因果序列模型对RL算法的训练历史进行建模，将学习强化学习的过程视为跨越多个事件的序列预测问题。AD包括两个步骤：首先，通过一个源RL算法生成一个学习历史数据集；然后，使用因果序列模型对这些数据进行处理。AD的两个主要组件是生成包含多个单任务RL算法学习历史的数据集以及训练一个序列预测模型来根据这些学习历史预测行动。
AD在离线强化学习中的应用主要集中在利用其强大的序列处理能力从大量离线数据中学习和提取有效的策略。通过这种方式，AD能够在不同任务和环境中展现出良好的泛化和适应能力。AD通过优化一个因果序列预测损失来学习一个上下文中的策略改进操作符，该损失是基于RL算法的学习历史。
算法提纯的实际实现包括生成包含多个单任务RL算法学习历史的数据集，以及训练一个序列预测模型来根据这些学习历史预测行动。选择用于评估AD在上下文RL能力的环境需要满足多任务支持、任务难以仅通过观察推断、以及足够短的剧集长度。AD的性能评估主要基于其在多任务环境中最大化回报的能力，通过对多个训练和测试种子的平均结果进行评估。
AD通过在不同环境中展示其上下文强化学习的能力，特别是在“Dark Key-to-Door”环境中展示了在面对多种组合任务时的泛化能力。此外，AD在数据效率方面证明了比生成其训练数据的源RL算法更具优势。在基于像素观察的环境中，如DMLab Watermaze中的表现，AD能够通过上下文RL最大化剧集回报。
AD与其他离线策略提炼工作有关联，特别是使用Transformers从离线环境交互数据中学习策略的进展。AD与PD在使用Transformers处理序列数据上有共同点，但区别可能在于其特定的实现方式和使用上下文强化学习的方法。AD作为元强化学习方法，在离线环境中学习策略改进，与传统的在线元强化学习方法形成对比。
AD的主要成就包括将传统的基于权重的RL算法转化为更适用于上下文学习的形式，并在数据效率、泛化能力和多环境适应性方面取得显著提升。AD的主要局限性在于处理长剧集的能力有限，未来研究的重点可能会放在开发更先进的模型上，以应对长时序和多剧集的挑战。AD的独特贡献在于其方法论的创新性，它将RL算法的学习方式转变为上下文中的学习，同时在数据效率、泛化能力和多环境适应性方面展现出显著的优势。
AI论文速读 | UniTS：构建统一的时间序列模型
UniTS: Building a Unified Time Series Model
作者：Shanghua Gao, Teddy Koker, Owen Queen, Thomas Hartvigsen, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik
机构：哈佛大学, MIT林肯实验室, 弗吉尼亚大学
UniTS 是一个统一的时间序列模型，专为处理多种任务，如分类、预测、插补和异常检测而设计。该模型采用新颖的统一网络主干，结合序列和变量注意力以及动态线性算子，进行统一模型训练，以适应各种任务规范。在个多领域数据集中，UniTS展现出卓越的性能，优于特定于任务的模型和基于自然语言的LLM。它在新数据域和任务上的零样本、小样本和提示学习能力尤其突出。
UniTS模型旨在解决当前基础模型在时间序列数据处理上的局限性，通过共享参数处理多种任务，实现高效、通用的多任务学习。与现有模型相比，UniTS能够灵活处理不同输入和任务，无需为每个任务构建专门的模块。
在预测任务中，UniTS对输入进行文本描述的token化处理，推断预测时间。在分类任务中，通过使用CLS token表示类别信息，与类别token进行比较，得出预测类别。这种设计使得UniTS能够适应多种任务和输入数据集。
UniTS模型在多个跨域数据集上进行了预测零样本实验，验证了其在新任务和数据集上的适应能力和泛化能力。同时，UniTS模型的性能在监督学习和提示学习方面得到了验证，展示了其在小样本和零样本学习场景下的优越性。
研究者们指出，UniTS模型的未来研究方向包括进一步探索模型在不同应用领域的性能，改进其在特定任务和数据集上的优化策略，以及与其他时间序列分析技术的结合，以提高模型的泛化能力和适应性。
UniTS模型为时间序列分析领域提供了一个通用且高效的解决方案，展示了在多任务学习和跨领域应用中的强大能力，为进一步的研究和应用提供了基础。
[论文速读]PMC-LLaMa 用医学论文来进一步微调LLaMa
探寻在大模型LLaMa中融入领域知识的最佳策略，成为当前研究的重要方向。尤其在要求精度高的医学应用领域，现有泛用型语言模型因缺乏特定领域的专业知识而难以提供高质量服务。本文旨在解决这一痛点，通过引入医学论文数据，提出PMC-LLaMa模型，显著提升LLaMa在医学领域的表现。
为了增强LLaMa的医学知识，研究团队使用了万篇生物信息学领域的学术论文作为数据集，对LLaMa进行全方位的微调。这一过程不仅丰富了模型的背景知识，而且提高了其在医学问题上的解答能力。
实验结果显示，经过微调的PMC-LLaMa模型在多个医学QA数据集上表现优异，特别是在PubMedQA、MedMCQA和USMLE数据集上取得了更好的效果。这一成功不仅验证了采用医学论文数据对LLaMa进行微调的有效性，也表明了这种方法在其他领域可能同样适用，具有很好的通用性。
模型的开放性是一个亮点，研究者提供了模型代码、训练脚本以及在线演示，这为后续研究者提供了宝贵的资源，促进了知识的传播与应用。
微调流程中，研究团队采用了一种全面而高效的方法，包括端到端的微调、参数高效的微调和数据高效的微调。通过比较三种不同微调策略下的性能，发现全面微调在大多数医学QA基准测试中展现出较快的收敛速度和更好的性能。
在具体微调设置下，PMC-LLaMa在PubMedQA、MedMCQA和USMLE测试集中分别取得了显著的性能提升，特别是在医学问题的理解和解答上。参数高效的微调方法也显示出在不同任务上的优越性能，尤其是在医学领域。数据高效的微调方法进一步展示了在有限数据集上，模型也能取得较好的学习效果。
针对模型的评估，研究团队通过零样本案例分析，具体展示了PMC-LLaMa在处理医学问题时的突出表现。与原始LLaMa相比，PMC-LLaMa能够提供更准确、更相关的回答，特别是在慢性阻塞性肺病、机器人心脏手术、糖尿病和肺炎等情境下，展现出更深入的理解和更精确的诊断建议。
尽管模型在某些方面还存在局限性，如在更长文本理解和全面医学知识整合上的挑战，但研究团队正致力于持续优化模型，通过增加训练轮数和探索更大参数量的模型，进一步提升性能。
整个研究过程展示了开源代码框架的有效性，以及微调示例的可复现性，为后续研究者提供了实用的工具和灵感。对于希望在特定领域中提升语言模型性能的研究者和开发者而言，本文提供了一个值得参考的路径。
