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此外,美国国家运输安全委员会主席称,根据驾驶舱语音记录器记录,涉事直升机飞行员在华盛顿两机相撞事故中佩戴了夜视镜。(总台记者 张颖哲)


在元强化学习中,对于每个测试 MDP M_x,策略 A_θ 在通过 A_θ 生成最终响应进行评估之前,可以通过消耗测试时计算来获取信息。在元强化学习术语中,获得的关于测试 MDP M_x 的信息可以被视为在测试问题 x 引发的 MDP 上收集「训练」回合的奖励,然后再在测试回合上进行评估。注意,所有这些回合都是在模型部署后执行的。因此,为了解决 (Op-How),我们可以将来自 A_θ(x) 的整个 token 流视为分成几个训练回合的流。为了优化测试时计算,我们需要确保每个回合都能提供一些信息增益,以便在测试 MDP M_x 的后续回合中表现更好。如果没有信息增益,那么学习 A_θ(x) 就退化为一个标准的强化学习问题 —— 只是计算预算更高 —— 这样就不清楚学习「如何做」是否有用。


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