媒体联系人：Hannah Robinson，hannah.robinson [at] chips.gov (hannah[dot]robinson[at]chips[dot]gov)。今天，拜登-哈里斯政府根据小企业创新研究 (SBIR) 计划向九个州的 17 家小企业颁发了近 500 万美元。SBIR 第一阶段
NASA’s $50,000 Reward: Help Map the Moon’s Mysterious South Pole and Win Big
美国宇航局的阿尔特弥斯计划旨在重访月球，重点关注月球南极，目标是沙克尔顿陨石坑，因为那里有潜在的水冰储备，这对未来的火星任务至关重要。 该活动提出了两个关键挑战：开发一种定向越野辅助设备来帮助宇航员在月球表面导航，并为沙克尔顿陨石坑的极端 [...]
$100M Award to ACA Healthcare navigators
拜登-哈里斯政府向导航员颁发 1 亿美元，帮助美国人注册医疗保险 作者：Charles Gaba ACA 注册 ~~~~~~~ 拜登-哈里斯政府今天继续对医疗保险和《平价医疗法案》（ACA）进行历史性投资，向帮助服务不足的社区、消费者和小企业至关重要的组织颁发了新一轮 1 亿美元[…]向 ACA 医疗导航员颁发 1 亿美元一文首先出现在愤怒的熊身上。
奖励今天上午一大早就发放了。它们包括：图表：两张 Rocketdyne 航天飞机主发动机和推进系统的示意图文件：“B-1B 美国国防的新力量” 80 年代早期关于当时即将推出的 B-1B 的小册子文件：“太空系统的航空喷气推进”，一本关于 AJ10-137 的非常精美的插图小册子，[...]
Some Olympic medal winners get alot of extras
参见每位奥运冠军都赢得奖牌。这位还获得免费结肠镜检查：金牌获得者通常会因其努力而获得现金奖励。卡洛斯·尤洛赢得奥运冠军时，他的奖品包括免费婚纱照、理发和终身供应的奶酪通心粉（《华尔街日报》的乔治·坎切夫报道）。周一的帖子是关于在训练期间负债累累的奥运选手。但有些人赢得了很多额外奖励。文章摘录：“卡洛斯·尤洛为菲律宾赢得了两枚奥运金牌。事实证明，这只是这位体操运动员史诗般奖金的开始。在国内，他将获得一枚国会奖章和至少 35 万美元的政府奖金。此外，还有一套免费的前灯和雾灯。还有免费的婚礼摄影、理发和家具。还有比他一辈子吃的还要多的食物。当地一家房地产开发商在马尼拉为他提供了一套家具齐全的三居室公
How Southlake, TX delivered $1.5M in economic impact with Bludot's Open Rewards Program
在本案例研究中，我们深入探讨了德克萨斯州南湖市如何通过 Bludot 的 Open Rewards 计划为企业带来 150 万美元的收入。
Senior executive earns exclusive award through leadership during complex and challenging work
俄勒冈州波特兰市 — 考虑到美国陆军工程兵团西北师覆盖的领土面积巨大（14 个州和 2...
R 081200Z 8 月 24 日 MARADMIN 358/24MSGID/GENADMIN/CMC DCI 华盛顿特区//主题/征集 USMC 提名
Why Does a Routine Test of Newborns Reward ‘Pink’ Skin?
阿普伽测试从五个方面对婴儿进行评分，包括肤色。有色人种的婴儿得分较低，可能会接受不必要的治疗。
Рекордные выплаты за баги: Google объявляет новые суммы вознаграждений
该公司解释了哪些错误您现在可以获得 151,515 美元
Credit Card Reward Program Trickery
消费者金融保护局 (2023) 收到了 1,200 多起涉及信用卡奖励的投诉。这反映出比大流行前的水平增加了 70%。一些投诉是长期存在的问题，例如信用卡奖励的管理。消费者声称信用卡公司在他们满足计划要求后拒绝向他们提供福利。其他人建议 […] 帖子信用卡奖励计划诡计首先出现在 Angry Bear 上。
Researchers Have Discovered “Hidden” Sex Differences in the Brain’s Reward Circuits
最近的研究强调了与奖励行为相关的大脑通路的性别差异，表明男性和女性存在不同的分子机制，这些机制可能会影响治疗……
LLM Alignment: Reward-Based vs Reward-Free Methods
LLM 对齐的优化方法上下文语言模型已经展示了根据用户提供的提示生成各种引人注目的文本的非凡能力。然而，定义什么是“好”文本具有挑战性，因为它通常取决于个人偏好和具体背景。例如，在讲故事时，创造力是关键；在制作信息内容时，准确性和可靠性至关重要；而在生成代码时，确保它正确运行至关重要。因此出现了“LLM 对齐问题”，它指的是确保大型语言模型 (LLM) 的行为方式符合人类价值观、意图和偏好的挑战。设计一个损失函数来捕捉我们在文本中重视的各种品质——比如创造力、准确性或可执行性——是非常复杂且通常不切实际的。像这样的概念是不可区分的，因此不能反向传播，也不能用简单的下一个标记生成来训练。想象一下
雪城大学将在推进纽约州中部半导体制造能力方面发挥主导作用，这要归功于美国经济发展管理局区域技术和创新中心向布法罗-罗切斯特-雪城地区提供的 4000 万美元新资金。......
