机器学习模型可能涉及决策边界，这些界限由于对规则和规则的更新而随时间而变化，例如在贷款批准或索赔管理中。然而，在这种情况下，可能需要足够的训练数据来累积时的时间，以便重新恢复模型以反映新的决策边界。虽然已经完成了加强现有决策边界的工作，但已经介绍了ML模型的决策边界应该改变的这些方案，以便反映新规则。在本文中，我们专注于用户提供的反馈规则作为加快ML模型更新过程的方式，我们正式介绍预处理训练数据的问题，以响应于反馈规则，使得模型一旦模型在预处理的数据上被培训，其决策边界与规则更紧密地对齐。为了解决这个问题，我们提出了一种新的数据增强方法，基于反馈规则的过采样技术。使用不同ML模型和现实世界数据集的广泛实验证明了该方法的有效性，特别是增强的好处和处理许多反馈规则的能力。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

为了提高模型透明度并允许用户形成训练有素的ML模型的心理模型，解释对AI和机器学习（ML）社区的兴趣越来越高。但是，解释可以超越这种方式通信作为引起用户控制的机制，因为一旦用户理解，他们就可以提供反馈。本文的目的是介绍研究概述，其中解释与交互式功能相结合，是从头开始学习新模型并编辑和调试现有模型的手段。为此，我们绘制了最先进的概念图，根据其预期目的以及它们如何构建相互作用，突出它们之间的相似性和差异来分组相关方法。我们还讨论开放研究问题并概述可能的方向，希望促使人们对这个开花研究主题进行进一步的研究。

强化学习（RL）政策的解释性仍然是一个具有挑战性的研究问题，尤其是在安全环境中考虑RL时。理解RL政策的决策和意图提供了将安全性纳入政策的途径，通过限制不良行动。我们建议使用布尔决策规则模型来创建基于事后规则的代理政策的摘要。我们使用经过训练的熔岩网格世界训练的DQN代理评估我们的方法，并表明可以创建此GRIDWORLD的手工制作的功能表示，可以创建简单的广义规则，从而提供代理商策略的可解释后摘要。我们讨论了可能通过使用该规则模型生成的规则作为对代理策略施加的约束的规则，并讨论如何创建代理策略的简单规则摘要可能有助于在调试过程中创建简单的规则摘要，从而讨论了将安全引入RL代理政策的可能途径。RL代理。

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。

在本文中，我们提出了一种与渔业相关数据的方法，该方法使我们能够通过多个可以利用众包接口的培训和生产循环在数据集上迭代标记的图像数据集。我们将算法及其结果介绍在使用海底自动水下车辆收集的两组单独的图像数据上。第一个数据集由2,026个完全未标记的图像组成，而第二个数据集由21,968张图像组成，这些图像由专家注释。我们的结果表明，使用小子集进行培训，并迭代以构建较大的标记数据，从而使我们能够收敛到带有少量迭代的完全注释数据集。即使在专家标记的数据集的情况下，该方法论的单个迭代也通过发现与鱼层相关的鱼类相关标签的其他复杂示例，也很小，或者被与水下图像相关的对比度限制所掩盖，从而改善了标签。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

在复杂的任务中，奖励函数并不简单，并且由一组目标，多种强化学习（RL）策略充分地执行任务，但可以通过调整个人目标对奖励功能的影响来训练不同的策略。了解政策之间的策略差异是必要的，使用户能够在提供的策略之间进行选择，可以帮助开发人员了解从各种奖励功能中出现的不同行为，并在RL系统中培训QuantEnparameters。在这项工作中，我们可以比较两项训练在同一任务的两项政策的行为，但在目标中具有不同的偏好。我们提出了一种区分源自来自不同能力的行为的差异的方法，这是两种R1代理商的偏好的结果。此外，我们只使用基于优先级的差异数据，以便产生关于代理偏好的对比解释。最后，我们在自主驾驶任务上测试和评估我们的方法，并比较安全导向政策的行为和更喜欢速度的行为。