Why There’s No Such Thing As a Free Reward
虽然感觉消费者享受着免费的信用卡奖励，但他们在无数方面让用户甚至不使用信用卡的人付出了代价。 文章《为什么没有免费奖励这样的事情》首先出现在 Econlife 上。
Brits don’t believe this is a country that rewards hard work
你在工作、家里、酒吧里进行哪些对话？有很多值得谈论的话题，从叛徒（BBC 好？）到对公共广播的信任（BBC 坏？），更不用说足球、阵亡将士纪念日、天气和圣诞节了。抛开这些话题，能否看出民族情绪？我们是否觉得 [...]
Rewarding explainability in drug repurposing with knowledge graphs
药物的重新利用通常始于一个假设：已知的化合物可能有助于治疗超出其原始适应症的疾病。米诺地尔就是一个很好的例子：最初用于治疗高血压，后来证明它有助于防止脱发。知识图是寻找此类假设的自然场所，因为它们编码生物医学实体（药物、基因、表型、疾病）[...]
迈克尔·蔡斯（Div>），台湾国防部副助理助理部长和蒙古，会见了中国少将叶江少将，中央军事委员会国际军事合作办公室副局长，在北京举行的第18届美国PRC国防政策协调谈判。
乌克兰军队利用视频游戏式奖励系统收入因素用无人机杀死俄罗斯人 雅虎新闻英国供应链接乌克兰军队利用视频游戏式奖励系统收入因素用无人机杀死俄罗斯人 – 英国雅虎新闻首先出现在特种部队新闻上。
Reward and Retribution Is the New U.S. Policy for Latin America
奖赏与报应是美国在拉美的外交政策。为盟友提供美元（阿根廷），为挑战者提供炸弹（委内瑞拉）
Extra time off from work as a reward makes people feel more human, research shows
额外的休假时间福利让接受调查的员工有一种内在的感觉，觉得自己被当作一个完整的人来对待和重视。
Modernizing Academic Reward Systems for an Open and Engaged Future
学术机构如何使其招聘、审查、晋升和终身教职制度与其使命和愿景声明中表达的价值观相一致？《现代化学术奖励制度，打造开放和参与的未来》一文首先出现在阿斯彭研究所。
Garena Free Fire MAX redeem codes today October 16: Claim free in-game rewards
印度的 Free Fire MAX 玩家热切期待 10 月 16 日星期四发布的新兑换码，提供解锁稀有钻石、服装和武器皮肤的机会。升级后的 MAX 版本继续以其增强的图形和快节奏的大逃杀动作吸引玩家，使这些限时代码备受追捧。
The Evolutionary Rewards of Complicity: Why We Go Along with Bad Things
普遍的谜题 人类行为中最令人困惑的方面之一是普通人如何持续参与看似客观有害的系统。从企业员工实施他们明知具有破坏性的政策，到支持军事干预的公民（他们必须怀疑这是为精英而非国家利益服务），再到学者进行他们认为促进企业而非人类福祉的研究——这种模式似乎在不同文化、机构和历史时期都具有普遍性。我们看到聪明、受过教育、有道德感的人为组织工作，如果其他人从事这些活动，他们可能会谴责这些组织，同时对他们的专业贡献保持积极的叙述。制药公司员工真诚地相信，他们在为将利润置于患者福利之上的公司工作时，正在促进人类健康。金融服务工作者真诚地相信，他们正在帮助人们实现目标，同时实施旨在从客户那里获取财富的系统。技术
Project awards hit 20GW since RE opened to full foreign ownership
美国能源部 (DoE) 表示，自菲律宾近三年前向外资完全开放该行业以来，可再生能源 (RE) 投资者已承诺建设价值 20 吉瓦 (GW) 的产能。 “2022 年，自由化的外国所有权规则向世界发出了明确的信号，即菲律宾对 [...]
公民健康取决于预期，取决于在仍需付出一定代价的情况下捍卫体面，取决于在危机发生之前而不是之后出现。历史很少会原谅沉默，政治也很少会奖励沉默。道德清晰度最重要的不是在轻松的时候，而是在孤独的时候。《等待的公民成本》一文首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
The Hidden Costs of Being Ruled by the Politicians
当前的经济政策有一种模式，大多数人都经历过，但很少有人知道：长期后果是普通美国人的成本和债务增加。这是一个奖励权贵的制度，将出身伪装成爱国主义，并告诉工薪家庭在悄然失势时要心存感激。采取关税。最后一个 [...]
