该文章介绍了一个框架，通过基础模型作为教师，指导强化学习代理获取语义有意义的行为。代理从语言模型中接收任务指令，并通过视觉-语言模型提供奖励反馈来学习多任务的语言条件化策略。该方法在挑战性的开放式环境中学习语义有意义的技能，并解决了无监督技能发现方法的困难。同时，文章还讨论了使用现成基础模型作为教师所面临的挑战，并介绍了解决这些挑战的努力。

本报告探讨了电网架构和功能的变化，以及可再生能源和分布式能源资源的增长对技术和管理带来的挑战。通过多智能体强化学习，支持能源网络的去中心化和脱碳，并解决相关挑战。回顾最新研究进展，突显强化学习解决的开放性挑战。

本文介绍了一种名为CG-MI的置信度引导模型反演攻击方法，利用预训练的GAN的潜在空间和无梯度优化器，在不同数据分布的黑盒设置中实现了高分辨率的模型反演攻击。该方法在Celeba和Facescrub的不同分布设置中，比SOTA黑盒MIA的攻击效果提高了超过49％和58％。此外，该方法能够生成与白盒攻击产生的高质量图像相当的图像。该方法为黑盒模型反演攻击提供了实用而有效的解决方案。

本研究基于视觉SLAM进行机器人路径规划的研究，主要工作包括构建基于ORB-SLAM3系统的密集点云地图、转换成适用于二维路径规划的格网地图、以及基于强化学习的路径规划算法研究。实验验证了设计的视觉SLAM系统的可行性和有效性，并对三种强化学习算法进行了比较验证，得到了最优算法。

利用最近发展的潜在表示的统一框架，我们能够将代理的组件组合而不是从头重新训练，为视觉强化学习提供了新的可能性。这样可以创建能够处理训练过程中从未见过的环境和任务组合的全新代理，为强化学习的使用带来了更易接触和灵活性的道路。

在本研究中，我们提出了一种名为 FlagVNE 的灵活且具有普适性的虚拟网络嵌入的强化学习框架，通过设计双向基于动作的马尔可夫决策过程模型，使用层次解码器来生成自适应的动作概率分布，并采用元强化学习的训练方法和课程计划策略来解决动作空间扩展和泛化问题，进而提高解决方案空间的探索灵活性和训练效率，实验证明了 FlagVNE 在多个关键指标上的有效性。

研究了工业多发电机波浪能转换器的多目标控制器，使用Proximal Policy Optimization算法训练的多智能体强化学习控制器，能够处理来自不同方向的多个同时波浪。研究发现，具有适度深度、多头注意力、多层感知机和门控残差连接的Transformer模型是最佳选择，能够提高22.1%的能源效率。与现有的弹簧阻尼器控制器相比，Transformer控制器几乎消除了旋转偏航运动产生的机械应力。

本研究探讨了模型驱动强化学习中的困惑，即如何解决不良经验与理论性质之间的矛盾。通过构造反例，证明了“MuZero loss”在随机环境中的失败和确定性环境中的样本复杂度。

本次分享论文为：CovRL: Fuzzing JavaScript Engines with Coverage-Guided Reinforcement Learning for LLM-based Mutation。

通过借用重置的概念，利用离线偏好数据集提供的信息状态，我们提出了一种具有可证明保证性的新型 RLHF 算法 DR-PO，该算法将离线偏好数据集集成到在线策略训练过程中，并通过数据集重置来优化策略优化器，以获得比 PPO 和 DPO 更好的生成性能，实验证明 DR-PO 在 GPT4 胜率指标下表现优秀。