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在DeepSeek爆火的当下,作为被追赶对象的OpenAI仍在烧钱的路上狂奔。继特朗普抛出的5000亿美元“星际之门”计划后,孙正义再次加码美国AI。美国媒体2月8日报道,软银集团即将敲定对OpenAI的首笔400亿美元投资,这将使软银超越微软,成为OpenAI最大“金主”。


1980年12月30日,基洛夫级的首舰“基洛夫”号经过海试,前往苏联北方舰队服役。之后,又有“伏龙芝”号、“加里宁”号、“尤里·安德罗波夫”号加入苏军。


“照明及通风装置运行正常,房屋无渗漏水现象……”上午10点半,走出极Ⅱ高端空调设备室,李殿荣在巡检记录表对应的项目后工整地写下“正常”二字。“虽然我俩都从事直流检修工作,但很少能像今天这样一起巡检。”李殿荣说,同在一间办公室,但由于从事不同专业,两人经常是各自一忙一整天,直到晚上回到宿舍,才有时间坐在一起,和远在兰州的老人孩子视频通话。


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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