我们调查攻击者的效果如何，当它只从受害者的行为中学习时，没有受害者的奖励。在这项工作中，当受害者的动机未知时，我们被攻击者想要行事的情景。我们认为一个启发式方法可以使用攻击者是最大化受害者政策的熵。政策通常不会被滥用，这意味着它可以通过被动地观察受害者来提取。我们以奖励无源勘探算法的形式提供这样的策略，可以在勘探阶段最大化攻击者的熵，然后在规划阶段最大化受害者的经验熵。在我们的实验中，受害者代理商通过政策熵最大化而颠覆，暗示攻击者可能无法访问受害者的奖励成功。因此，仅基于观察行为的无奖励攻击表明，即使受害者的奖励信息受到保护，攻击者的可行性也在不了解受害者的动机。

Brain midline shift (MLS) is one of the most critical factors to be considered for clinical diagnosis and treatment decision-making for intracranial hemorrhage. Existing computational methods on MLS quantification not only require intensive labeling in millimeter-level measurement but also suffer from poor performance due to their dependence on specific landmarks or simplified anatomical assumptions. In this paper, we propose a novel semi-supervised framework to accurately measure the scale of MLS from head CT scans. We formulate the MLS measurement task as a deformation estimation problem and solve it using a few MLS slices with sparse labels. Meanwhile, with the help of diffusion models, we are able to use a great number of unlabeled MLS data and 2793 non-MLS cases for representation learning and regularization. The extracted representation reflects how the image is different from a non-MLS image and regularization serves an important role in the sparse-to-dense refinement of the deformation field. Our experiment on a real clinical brain hemorrhage dataset has achieved state-of-the-art performance and can generate interpretable deformation fields.

建立AI代理商可能是昂贵的。考虑一个问题应答代理，如Jill Watson，它根据他们的教学大纲和其他课程材料在线课程讨论论坛上自动回答学生的问题。在新的网上课程的教学大纲上训练吉尔可能需要一百小时或更长时间。机器教学 - 使用合成数据集的AI代理的交互式教学 - 可以减少培训时间，因为它结合了基于知识的AI，机器学习的优势，使用大型数据集，以及交互式人循环训练。我们描述了一个互动式机器教学代理的代理史密斯，这减少了按数量级训练新的网上课程训练吉尔的时间。

自然语言理解（NLU）通过大型基准驱动的大规模进展，与转让学习的研究配对扩大其影响。基准是由一小部分频繁现象的主导，留下了一条长长的不常见现象。在这项工作中，我们反映了问题：转移学习方法足够地解决了长尾的基准训练模型的表现吗？由于基准未列出包括/排除的现象，我们使用宏观级别的宏观尺寸（如经验丰富的类型，主题等）概念化。我们评估通过100个代表性论文转让学习的定性荟萃分析来转移学习研究的趋势nlu。我们的分析问了三个问题：（i）哪个长尾尺寸进行转移学习研究目标？ （ii）哪种特性有助于适应方法改善长尾的性能？ （iii）哪种方法差距对长尾性能有最大的负面影响？我们对这些问题的答案突出了在长尾的转让学习中的未来研究的主要途径。最后，我们展示了一个案例研究，比较了各种适应方法对临床叙事的性能，以表明系统性开展的元实验如何提供能够沿着这些未来的途径取得进展的见解。

从对话数据中提取信息特别具有挑战性，因为以任务为中心的对话的性质可以有效地传达人类隐式信息，但对机器来说是具有挑战性的。话语之间的挑战可能会有所不同，具体取决于说话者在对话中的作用，尤其是当相关专业知识跨角色不对称时。此外，随着对话中隐含地传达的信息构建更多的共享环境，挑战也可能会增加。在本文中，我们提出了新颖的建模方法MedFilter，该方法解决了这些见解，以提高识别和分类与任务相关的话语时的性能，并在这样做时对下游信息提取任务的性能产生积极影响。我们在近7,000次医生对话的语料库上评估了这种方法，其中使用MedFilter来识别与讨论的医学相关贡献（在PR曲线下的面积方面，比SOTA基线提高了10％的贡献）。确定与任务相关的话语受益于下游医疗处理，在提取症状，药物和投诉的提取方面分别提高了15％，105％和23％。