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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。

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哈尔滨亚冬会的短道速滑赛场，注定是中韩之间对抗的“战场”。而有一个人也注定被关注。他就是中国男子短道速滑队主力选手林孝埈——曾经的韩国短道速滑队队员。

在过去几个赛季，我们打进了一些比赛的决赛，我认为整个团队的心态是OK的。我们想赢得每一场比赛，这就是我们的心态。一场一场踢。

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