Whisper 是 OpenAI 的语音识别系统（几乎是最先进），它是免费的开源模型，可供本地部署。

AutoGPT 目标是建立和使用 AI Agent，设定一个或多个目标，AutoGPT 自动拆解成相对应的任务，并派出 Agent 执行任务直到目标达成，无需编程。

本篇解读的论文发表于2020年，主要介绍基于深度学习的异常检测技术，可作为2009年发表的那篇高引的传统异常检测综述的互补。

OpenRouter 是一个开放协议的“大语言模型接入平台”。用户可以在一个平台上使用统一的 API 接口和统一的 APIKey 调用各种模型。

在金融强化学习中，我们既可以自己实现环境，也可以利用现有工具快速搭建实验平台。本文重点介绍如何使用现成工具来简化金融 RL 实践。

1. 赛题说明 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测，这是明天即将开始的天池大数据比赛。赛题名字看起来很高深，其实是根据年龄，性别，肝功，血常规等体验指标，预测血糖值。数据挺少的，特征40个左右，训练集5000多个实例，测试集1000个实例。任何机器都能很快跑完。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.

深度学习：Tensorflow, Theano, Keras库的安装使用及特点介绍

在学习了一些数据挖掘和机器学习的算法之后，需要积累实际开发经验。在实践的过程中不仅需要自己摸索，还需要向牛人学习和请教。Kaggle就提供这样的数据平台.

为了解决强化学习系统在与真实世界环境交互时需要理解复杂目标的问题。

本文算法调整主要在强化学习部分，比如在RLHF中如何训练奖利模型以更好地利用偏好标注；选择PPO和Rejection Sampling作为强化学习的策略优化网络参数。如果你对 RLHF 具体实现感兴趣，比较推荐看看这篇文章。