加紧锤炼提升官兵学习能力

学习能力是新时代革命军人必备的能力。军事职业教育的基本特征是在岗自主学习,以促进广大官兵开展高质量学习、快速胜任岗位,要求大家加紧提高学习能力,大力培塑与建设世界一流军队要求相匹配的学习态度、学习动力、学习效能和学习创新能力。

强化学习力就是战斗力的意识,更新学习理念

当今社会,学习能力日益成为军人综合素质的核心能力,全面建成世界一流军队必须从点滴入手强化官兵的学习力。

树立学习力是竞争力的理念。军事领域的竞争,归根到底是人才的竞争。一支军队要形成对敌优势,具备敢于竞争、敢于斗争的锐气,其内在表现必然是文化的、科技的、创新的、学习的。对广大官兵来说,想尽快成为行家里手,成为每个岗位的专才精英,应充分用好军事职业教育这个大平台,切实做到干什么学什么、缺什么补什么、未来战争需要什么钻什么,以学习力坚定直面强敌、超越对手的能力自信,奋力抢占军事竞争制高点。

树立学习力是发展力的理念。学会学习,已成为当代官兵生存、发展的基本能力。研究资料表明:军事人才必须以每年6%~10%的速度更新知识,才能适应军事斗争变革的需要。随着世界新军事革命加速推进,作战指挥的战略性、联合性、时效性、专业性要求越来越高,武器装备的远程精确化、智能化、隐身化、无人化愈加明显,以效能为核心、以精确为导向的军事管理革命蓬勃发展。面临新的形势任务,我们必须强化本领恐慌、能力危机,努力学习确保跟上时代、胜任岗位、升级能力。

树立学习力是创新力的理念。未来信息化战争,作战节奏加快,战场形势复杂多变,不确定因素成倍增长。这就要求指战员具有很强的分析判断能力、快速灵活的反应能力、武器装备组合运用的创新能力。这些能力要靠指战员平时不断地学习和积累,只有具备较强的独立获取知识和更新知识的能力,才能更好地适应未来战争要求,才能立于不败之地。

争当新时代学习型革命军人,把正学习方向

军事职业教育是自主性很强的在岗学习,把正学习方向,对提高官兵学习能力至关重要。

夯实理论素养。新时代革命军人,必须把学懂弄通习近平新时代中国特色社会主义思想尤其是习近平强军思想,作为提升学习能力的时代坐标;把掌握马克思主义基本立场观点方法,作为锤炼提高学习能力的逻辑起点;把掌握毛泽东军事思想等优秀经典军事思想,作为照亮我们前进道路的理论光芒。

聚焦打仗主业。紧盯职能使命和主责主业,紧盯未来战场和未来战争,自觉来一场自我学习革命。以备战打仗需求为牵引,着眼未来担负的作战任务,把打仗所需、岗位急需、素质必需的内容作为学习的第一选择,搞清现代战争制胜机理,搞清练兵备战重难点问题,搞清强敌对手实力特点,把打仗的本领搞过硬。

学会科学思维。思维力对学习力具有决定性的作用,只有掌握科学的思维方法,才能搭起知识与智慧之间的链接,才能促进知识向能力高效转化。应学会用战略思维统揽全局,用创新思维引领发展,用辩证思维把握规律,用法治思维固牢根基,用底线思维防范风险,持续提升学习思考能力和解决问题能力。

紧跟科技前沿。进入21世纪以来,以互联网、大数据、人工智能为代表的高新技术日新月异,数字化、网络化、智能化深入发展,深刻影响着世界新军事革命发展,这要求我们必须把跟进学习高科技知识突出出来。同时,还应认识到最新科学工具对提升学习效能的作用,从而善于发现和运用科学工具来强化、丰富我们的学习。

坚持时时学处处学终身学,用活学习方法

向书本学与向实践学相结合。向书本学,重在获得新知识、了解新思想、树立新观念,提高思维的逻辑性、深刻性、创造性,把感性的东西变为理性。向实践学,重在了解部队战训建管新情况、解决新问题、总结新经验、弄清基本成因、把握发展趋势、研究应对措施,从总结探索中提高理论水平和备战打仗能力。

向官兵学与向专家学相结合。发扬军事民主的优良传统,发挥官兵战法训法创新的源头和主角作用,注重向身边的比武尖子、训练达人和精武标兵学习绝招绝活绝技,不断激发潜能、超越自我。注重发挥专家学者在理论、技术、思维、眼界等方面的造诣和优势,真正搞清军事理论深刻内涵、信息作战制胜机理、武器装备运行原理、作战对手深度分析,不断提高备战练兵层次水平。

深入思考学与带着问题学相结合。只有深入思考,才能成就高质量的学习;只有不断提出问题,思维方能始终处于活跃状态,才能更快达成最终学习目标。官兵应将勤学与善思、深思与提问统一起来,真正把书上的死知识变为真见识,把别人的东西变为自己的。应坚持问题导向,面对改革和备战打仗的新形势新任务,在深入思考中发现新的问题,在质疑批判中形成新的认识,在剖析热点难点问题中把握工作规律,提出破解问题的真知灼见,真正做到学以致用。

计划牵引学与个人自主学相结合。一方面,应聚焦备战打仗主责主业,指导官兵对标岗位职责、对表阶段任务、对照个人短板,发挥直接领导对部署岗位职责清楚、承担任务了解、素质状况熟悉的优势,指导直接下级、兼顾下两级,制订学习计划、明确主攻方向、确定学习目标。另一方面,应把自主权交给部队,让部队自愿抓主动抓,紧扣官兵个性化学习需求,对具体学什么、怎么学、何时学,主要交由官兵自己选择。

实施正向激励和技术引领共同驱动,建好学习平台

加紧提高官兵学习能力,应将军事职业教育与部队“四个秩序”有机融合,为官兵愿意学、自主学、高效学提供政策支持和技术支撑。

有效激发学习动力。当前,军事职业教育走深走实的关键,在于用好政策杠杆来撬动激发广大官兵“我要学”的内生动力。应建立健全军事职业教育动力机制,坚持以正向激励为主,把学习能力、学习态度和学习绩效纳入官兵考核评价体系,教育引导官兵树立高远追求,将学习作为精神追求和政治责任,以学习加速度赶超强敌对手。

不断丰富学习资源。以备战打仗需求为牵引,针对不同类别、不同专业、不同层次岗位,建好建强课程资源,重点突出党的创新理论,突出新知识新理论新技术新装备,突出新型作战力量、新型作战样式、新增专业领域,突出战史战例和外军知识等,为官兵提供多样化、个性化、精准化在岗学习服务。

迭代升级学习系统。完善军事职业教育互联网等服务平台功能,实现基于网络空间的教与学应用、教学状态监测、大数据分析的智能化学习管理;统筹线上与线下、固定与移动、现代与传统相结合等学习环境条件建设,积极开发运用离线学习终端。通过多措并举、动态更新,为开展多样化教育、个性化学习、智能化服务、精细化管理提供坚实支撑。

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1.什么是人工智能领域的ReinforcementLearning什么是人工智能领域的 Reinforcement Learning 在详细讲解强化学习(Reinforcement Learning,简称 RL)之前,让我们明确一件事:强化学习是机器学习的一个重要分支,它关注于如何让智能体(agent)通过与环境(environment)的交互来学习最优策略,以实现某种目标的最大化。这个学习过程涉及智能体在环境中采取行动,然后从环境中接收https://open.alipay.com/portal/forum/post/159101016
2.离线强化学习OfflineReinforcementLearning离线强化学习(Offline Reinforcement Learning,简称OfflineRL)是深度强化学习的一个子领域,它不需要与模拟环境进行交互,而是直接从已有的数据中学习一套策略来完成相关任务。这种方法被认为是强化学习落地的重要技术之一。 Offline RL 可以被定义为 data-driven 形式的强化学习问题,即在智能体(policy函数?)不和环境交互的https://blog.csdn.net/weixin_51367832/article/details/136663353
3.万字专栏总结离线强化学习(OfflineRL)总结(原理数据集离线强化学习(Offline RL)作为深度强化学习的子领域,其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务,被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程,并就一些经典的问题进行了解释和说明。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2119884
4.请问强化学习的offpolicy/on强化学习(reinforcement learning)有什么好的开源项目、网站、文章推荐一下?46 赞同 · 1 评论回答 https://www.zhihu.com/question/312824554/answer/603466661
5.强化学习的基本概念在线学习和离线学习针对的是在强化学习模型在训练过程中交互数据的使用方式。在线学习的强化学习模型,会在一个交互之后,立即用本次交互得到的经验进行训练。而离线学习的强化学习模型,往往是先将多个交互的经验存储起来,然后在学习的时候,从存储的经验中取出一批交互经验来学习。 https://www.jianshu.com/p/28625d3a60e6
6.强化学习离线模型离线模型和在线模型强化学习离线模型 离线模型和在线模型 在推荐算法领域,时常会出现模型离线评测效果好,比如AUC、准召等指标大涨,但上线后业务指标效果不佳,甚至下降的情况,比如线上CTR或CVR下跌。 本文尝试列举一些常见的原因,为大家排查问题提供一点思路。 1. 离线、在线特征不一致https://blog.51cto.com/u_14499/11815202
7.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?根据现有的强化学习研究成果,在线比离线更好似乎是显而易见的结论。在线和离线强化学习算法之间的性能差距也已经被多项研究发现,所以这项研究给出了什么不一样的结论呢? 最重要的是,在线 RLHF 算法依赖于一个学习后的奖励模型,该奖励模型是使用与离线 RLHF 算法一样的成对偏好数据集训练得到的。这与常规强化学习https://i.ifeng.com/c/8Zi94qkPSLp
8.机器学习中在线学习批量学习迁移学习主动学习的区别电子所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,强化学习不同于连接主义学习中的监督学习,主要表现在教师信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于http://eetrend.com/node/100016949
9.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用随着强化学习在围棋、游戏等序列化决策领域大放异彩、在多智能体协作等领域取得较好表现,它的一些优秀特性也得到了资源优化领域的关注。首先,基于强化学习的解决方案决策非常高效。虽然强化学习策略的训练非常耗时,但是这些训练工作可以离线进行,实际中只需要利用训练好的模型进行推理,因而在绝大部分情况下可以做到近似实时https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html
10.替代离线RL?Transformer进军决策领域,“序列建模”成关键Transformer 开始进军决策领域了,它能否替代离线强化学习呢?近日,UC 伯克利、FAIR 和谷歌大脑的研究者提出了一种通过序列建模进行强化学习的 Transformer 架构,并在 Atari、OpenAI Gym 等强化学习实验平台上媲美甚至超越 SOTA 离线 RL 基线方法。 自2016 年 AlphaGo 击败李世石开始,强化学习(Reinforcement Learning)在优化https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_13934432
11.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报推荐系统与用户进行多步交互的过程可以建模为马尔科夫决策过程并使用强化学习算法训练推荐策略,但在真实的工业界场景中,在线上进行强化学习模型的训练成本极高。本课题希望使用推荐系统与用户交互的历史数据离线训练强化学习算法,并探讨这一模式的问题解决方式。 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709
12.叶志豪:介绍强化学习及其在NLP上的应用分享总结雷峰网基于价值函数的强化学习,它先通过对现状进行一个价值函数的估计,进而去提升策略,估计这个策略,再重复循环,再估计当前策略下的函数,再用当前价值函数来提升它的策略,两步,第一步估计价值函数,第二步是提升它的策略,这两步一直循环。 基于值的函数分为在线学习和离线学习两种方式,在线学习的代表学习方法是 Sarsa,离线https://www.leiphone.com/news/201807/sbyafpzV4BgvjLT1.html
13.基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法6.针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法,无需进行环境和无人艇运动建模并且具备自适应能力,从而能够进一步提高无人艇路径跟踪控制的稳定性和准确性。 7.为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案: https://www.xjishu.com/zhuanli/54/202210772926.html/
14.大语言模型的拐杖——RLHF基于人类反馈的强化学习什么是RLHF? **字面翻译:**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈(RLHF)是一种先进的AI系统训练方法,它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智慧和经验纳入模型训练过程中,创建更健壮的学习过程的方法。该技术涉及http://wehelpwin.com/article/4042
15.博锐尚格AI天天见六:强化学习算法应用探索资Q-learning是强化学习算法中离线学习的一种算法,Q(s,a)是在环境中某一时刻的状态S,采取动作A能够获得的收益,智能体会根据其采取的动作获得回报,主要优势是使用了时间差分法能够进行离线学习,使用Bellman方程可以对马尔科夫过程求解最优策略,核心思想是在不同状态下采取不同的行动构建一个Q-Table来存储Q值,从而获得最https://www.cet.com.cn/xwsd/2735700.shtml