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本文目录一览：

• 1、基于人类反馈的强化学习:综述
• 2、这就是你要找的GPT优化论文指令
• 3、【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?

基于人类反馈的强化学习:综述

基于人类反馈的强化学习：综述 论文试图解决的问题 本论文是关于从人类反馈中进行强化学习（RLHF）的调查，旨在提供RLHF领域的全面概述。RLHF是强化学习的一种变体，它依赖于人类反馈进行学习，而非传统的手工设计的奖励函数。

人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种机器学习方法，旨在使智能系统从环境中学习，以最大化某种特定目标。该方法通过引入“奖励”和“惩罚”信号，让系统自行探索环境并学习最佳行为策略。

年7月27日晚，东北大学自然语言处理实验室与小牛翻译联合举办的生成式大语言模型技术分享系列直播第七期圆满落幕，由王成龙博士主讲的《基于人类反馈的强化学习》报告受到广泛关注。

在大型语言模型（LLMs）的微调领域，直接偏好优化（DPO）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）是两种主要的方法。它们旨在通过不同的策略来优化模型，以更好地符合人类期望和任务需求。直接偏好优化（DPO）DPO是一种简单且直接的方法，它不需要复杂的奖励模型。

强化学习与人类反馈：REINFORCE++与RHLF段落级奖励 在当今大型语言模型（LLMs）快速发展的背景下，如何使这些模型更好地与人类偏好对齐成为了一个关键挑战。针对这一挑战，REINFORCE++算法和RHLF（基于人类反馈的强化学习）段落级奖励模型提供了创新的解决方案。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）方法的引入，以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。这解决了传统模型评估的主观性和依赖性，为语言模型与人类价值观的对齐提供了新的途径。

这就是你要找的GPT优化论文指令

1、首先赋予GPT身份 我希望你扮演一位论文优化专家，你需要具备深入了解论文写作规范、文献综述、数据分析和科研方法论的能力。 你的任务是帮助学术作者提升论文质量，包括检查论文结构、语言表达、图表展示等方面，并提供针对性的优化建议。 你需要以专业的语气和知识水平与学术作者进行交流，帮助他们理解和落实你的建议，zui终达到提高论文质量的目的。

2、输入“修正拼写和语法错误”，可以找到文章中的拼写错误和语法错误，并提供改正建议， 例如：文章中可能有一些显而易见的拼写错误或语法错误，使用纠错功能可以快速找到并改正这些错误。 改善段落结构逻辑 输入“优化段落结构”，可以检查段落缺乏连贯性的地方，并提供建议来加强段落逻辑。

3、简介：论文核心内容提炼专家。功能亮点：凭借先进算法，自动提炼论文核心内容，精准抓取关键概念，还能清晰梳理参考文献。Deepseek的智能化提炼，让科研人员能够快速掌握论文精髓，为论文撰写提供有力支撑。 Paperpal 简介：语言优化器。

4、打开“原文降-论文AIGC率助手”，输入你的需求。 工具会根据你的需求生成文案，你只需要稍微调整一下，就能用了。

【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?

文章1：DroidBot-GPT：为Android应用UI自动化注入GPT力量。该方法通过自然语言描述任务，由DroidBot-GPT自动生成并执行操作，如创建联系人Alice，并保存其手机号、邮箱等信息。核心步骤包括组合任务描述、界面状态、操作历史和输出要求为LLM提示。

文章首先介绍了MLLM的三种学习范式：传统的SFT/Pretrain-finetune、Prompting和Instruction tuning。Instruction tuning通过让LLM学会遵循指令，提高了零样本性能，从而在未见过的任务上实现推理。

AI 代理是自动化多步骤工作流的工具，构建在这一计算基础设施之上。安全性和可靠性所有活动都记录在链上，通过签名验证和对不正确提交的惩罚来确保可靠性，无需中心化执行。Neurolov 的主要特点Neurolov 提供了几个核心功能，使其与传统 AI 基础设施平台区别开来。