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
Iranian Regime Drops Mask: Open March Toward Nuclear Bomb
伊朗政权已正式宣布不会遵守任何核限制。它终于公开承认其最终目标始终是成为一个核武器国家。它的宣布……代表着
Agentic science and the rise of the self-driving lab at Virginia Tech
代理科学。快速浏览一下这个术语，您可能会想到一些非常复杂的东西，但最终目标是使用人工智能（AI）“代理”轻松推进科学研究。虽然这些特工不是绝密的，但他们技术精湛且训练有素。 Hongliang Xin，弗吉尼亚理工大学化学工程教授，以及 [...]
Kudos! Met Our Sixth Goal, On to Our Seventh: More Original Reporting
我们刚刚开始实现最终目标，即原创报道。你现在捐款能让这次筹款活动取得巨大成功吗？
