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本来,2月3日纽约股市开盘大跌,投资者都在骂娘,道琼斯指数大跌一度超600点,纳斯达克指数甚至跌超2%,消息传来后,指数又快速回升。


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综上所述,当被视为元强化学习问题时,A (⋅|⋅) 成为一个历史条件 (「自适应」) 策略,通过在给定测试问题上花费最多 C 的计算来优化奖励 r。


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与妙瓦底所处的缅甸不同,泰国在东南亚国家中,属于经济、社会各方面发展较为迅速的,一些城市看上去也比较现代化。当下来说,泰国特别需要来自中国的游客。也正因此,对华免签等事,泰国一贯做得较为积极。但因为王星被骗事件,令“泰国”与“电诈”成为互联网上多有互动的一对组合。


我们如何解决这样一个元强化学习问题?也许解决元强化学习问题最明显的方法是采用黑盒元强化学习方法。这将涉及最大化输出轨迹 A_θ(x) 中想象的「episodes」的奖励总和。例如,如果 A_θ(x) 对应于使用自我纠正策略,那么每个 episode 的奖励将对轨迹中出现的单个响应进行评分。如果 A_θ(x) 规定了一种在生成和生成验证之间交替的策略,那么奖励将对应于生成和验证的成功。然后我们可以优化:


何小鹏:没有,就是两个人磨合。如果没有充分地沟通,很容易有些地方判断不一样,而且我们经常有时候会互相把某些事情推倒再来。吃饭的时候谈就比较轻松,不会太激烈。


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