University of Oxford（牛津大学）

Soft $Q(λ)$: A multi-step off-policy method for entropy regularised reinforcement learning using eligibility traces

Soft Q(λ): 一种用于熵正则化强化学习的多步离策略方法，使用效用追踪

Pranav Mahajan, Ben Seymour

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出Soft Q(λ)，一种基于效用追踪的离策略方法，通过引入新的Soft Tree Backup操作符，扩展了软Q学习的多步框架，实现了高效的信用分配。

Hide and Seek in Embedding Space: Geometry-based Steganography and Detection in Large Language Models

嵌入空间中的隐秘行动：基于几何的隐写术与大语言模型中的检测

Charles Westphal, Keivan Navaie, Fernando E. Rosas

机构 * UCL Centre for Artificial Intelligence, University College London, UK（伦敦大学学院人工智能中心，大学学院伦敦） ； School of Computing and Communications, Lancaster University, UK（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Informatics, University of Sussex, UK（苏塞克斯大学信息学院） ； Centre for Psychedelic Research and Centre for Complexity Science, Imperial College London, UK（伦敦帝国学院迷幻研究与复杂科学中心） ； Centre for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford, UK（牛津大学幸福与人类繁荣中心） 纠错

AI总结 本研究提出了一种低恢复性隐写术，通过嵌入空间衍生映射提升秘密恢复率，同时减少负载恢复性，并提出基于机制可解释性的检测方法，提高微调模型中的秘密检测准确率。