生成流网络 (GFlowNets) 解决了机器学习中从非正则化概率分布中采样的复杂挑战。通过在构造的图上学习策略，GFlowNets 通过一系列步骤促进有效采样，近似目标概率分布。这种创新方法通过提供强大的框架来处理帖子这项机器学习研究试图在 GFlowNets 的背景下形式化泛化并将泛化与稳定性联系起来，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Geoscientists Unlock the Mystery: Why We Haven’t Met Aliens Yet
研究人员认为，系外行星上海洋、大陆和长期板块构造的稀缺可能解释了先进外星文明的稀缺性，这对之前的估计提出了挑战……
Новая теория сознания: мысли – это вальс дендритов и череда нейронных взрывов
什么是 DIT？我们的大脑实际上是如何构造的？
Body Awareness: Scientists Give Robots a Basic Sense of ‘Proprioception’
许多专家认为，如果不让人工智能在现实世界中拥有躯体，更通用的人工智能形式将是不可能的。一种允许机器人学习其身体构造的新方法可以加速这一过程。直观地感知我们身体的布局和定位的能力，即所谓的本体感受，是 […]
如果我们的海洋从未存在过，地球会是什么样子？这就是查理想知道的！我们招募了地球侦探 Lucia Perez-Diaz 来帮助我们追踪隐藏在地球岩石中的线索。我们的调查将带我们揭开水如何来到地球、巨大的板块在我们脚下移动以及我们的海洋为什么会形成现在这个样子的谜团。Lucia 也是一名插画家，她将为我们画一个没有海洋的地球。它会是什么样子？听听看吧。在我们的特别附加采访节目中，详细了解露西亚如何利用她的侦探技能揭示地球过去 2 亿年的历史。每月承诺 1 美元或以上的赞助人可观看！您可以在 patreon.com/tumblepodcast 上支持我们的节目并获得我们的无广告推送。您可以在我们的博
摘要：马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法广泛应用于水文学和其他领域，用于贝叶斯框架中的后验推理。正确构造的 MCMC 采样器可以保证收敛到正确的极限分布，但收敛可能非常慢。虽然大多数研究的重点是改进用于在马尔可夫链中生成试验移动的提案分布，但这项工作的重点是有效地为基于群体的 MCMC 采样器找到初始群体，以加速收敛。四个案例研究，包括两个水文模型，被用来证明使用多级单链接隐式过滤随机全局优化来初始化种群，既降低了总体计算成本，又显着增加了在约束条件下找到正确极限分布的机会。固定的计算预算。
