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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。


吉利汽车公布了最新销售数据,吉利汽车1月销量266737辆,环比增长约27%,同比增长约25%,再创当月销量历史新高。此外1月新能源车销量121017辆,环比增长约9%,同比增长约84%,新能源销量占比突破45%。,王伟忠早就说过,老大傻老二奸,汪小菲也曾怒骂,没想到都应验了


自 DeepSeek 发布其开源的 V3 模型后,其关注度急剧上升。据悉,V3 模型的训练成本仅为 550 万美元,远低于美国公司通常的投入。V3 模型具备与 ChatGPT 类似的功能,且可以免费下载并在本地服务器上运行,这使其成为那些希望以较低成本整合 AI 技术的企业极具吸引力的选择。


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