Department of Defense Awards $253.7 Million to Expand Facilities for Gas Turbine Engine Production
国防部通过《国防生产法》宣布向威廉姆斯国际（Williams）颁发2.537亿美元的奖励。
ALL ACCESS Christmas Sale + BONUS Cheat Sheets!
帖子 ALL ACCESS 圣诞大减价 + 奖励备忘单！首先出现在 Shake Up Learning 上。圣诞大减价：仅需 28.50 美元即可获得 3 个月的 ALL ACCESS + 免费奖励 AI Prompt 备忘单！快点，活动将于 12 月 31 日结束！© Shake Up Learning 2023。未经本博客作者和/或所有者明确书面许可，严禁未经授权使用和/或复制本材料。可以使用摘录和链接，但前提是继续阅读帖子 ALL ACCESS 圣诞大减价 + 奖励备忘单！首先出现在 Shake Up Learning 上。
Study: Some language reward models exhibit political bias
麻省理工学院建设性沟通中心的研究发现，即使奖励模型是在事实数据上进行训练，也会出现这种影响。
CHIPS 奖将支持美光 20 年制造愿景，扩大爱达荷州和纽约州的尖端 DRAM 生产 CHIPS PMT 将支持弗吉尼亚州工厂扩大到岸上重要的内存生产，今天，拜登-哈里斯
我们很少能指望美国制定好的公共政策——但他们有一个好主意，既能帮助鼓励企业举报人，又能增加收入。文章澳大利亚的举报人奖励计划可以减少白领犯罪，同时增加数十亿美元的收入，最先出现在澳大利亚研究所。
Coinbase Cuts USDC Rewards In EEA Amid Regulatory Changes
请注意，我们无权提供任何投资建议。本页内容仅供参考。 Coinbase 宣布将从 12 月 1 日起停止向欧洲经济区 (EEA) 的用户提供 USDC 奖励。这一决定是由于市场的新规则而做出的……继续阅读 Coinbase 在监管变化中削减了 EEA 的 USDC 奖励 Coinbase 在监管变化中削减了 EEA 的 USDC 奖励 文章 Coinbase 在监管变化中削减了 EEA 的 USDC 奖励 首次出现在 Economy Watch 上。
We need better awarding gap metrics to genuinely address inequity
授予差距究竟能告诉我们哪些有关情况截然不同的学生的经历和结果？对于凯瑟琳·哈伯德来说，目前的指标还有很多不足之处
509th SFS wins Air Force level award
被评为空军最佳大型安全部队中队对于第 509 安全部队中队来说并不是什么新鲜事。提交的奖项反映了 509 SFS 每天面临的作战强度，是团队努力的结果。
今天，拜登-哈里斯政府宣布，美国商务部和半导体研究公司制造业联盟公司 (SRC) 正在进行谈判，由美国商务部向 SRC 提供 2.85 亿美元，用于建立和运营总部位于北卡罗来纳州达勒姆的美国制造业研究所。
Reward of $100,000 offered in mysterious death of beloved Mexican gray wolf in Arizona
一只深受喜爱的墨西哥灰狼在亚利桑那州被发现神秘死亡，环保主义者称其为濒危物种的希望象征。
Million Air awards FBO team members
新闻稿 每年，Million Air 都会向其网络中的一个 FBO 和两名因服务卓越而被提名的一线员工颁发奖项。 这些奖项颁发给年度 FBO、年度线路服务专业人士和年度客户服务专业人士。 来自世界各地的经理 […] 这篇文章 Million Air 奖励 FBO 团队成员，首次出现在《专业飞行员杂志》上。
Albanese government rewards foreign company for driving endangered species towards extinction
阿尔巴尼斯政府今天宣布，将直接花费超过 2100 万美元的纳税人资金来支撑鲑鱼产业，该产业自 2019-20 年以来似乎没有缴纳任何企业税。文章阿尔巴尼斯政府奖励推动濒危物种灭绝的外国公司首先出现在澳大利亚研究所。
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
