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
EIOPAが2026年のワークプログラムと戦略的監督上の優先事項を公表－テーマ毎の活動計画等が明らかに－
■概要 EIOPA（欧洲保险和养老金管理局）于2025年9月30日公布了2026年工作计划，明确了主要优先事项、每个主题的具体活动以及实现时间计划。 EIOPA 还将于 2025 年 10 月 1 日发布欧盟范围内的战略监管重点。通过这些材料，了解欧洲保险监管机构意识到了哪些问题、他们正在努力解决哪些具体问题以及他们正在如何解决这些问题非常有帮助。本报告根据 EIOPA 发布的材料，概述了 EIOPA 2026 年工作计划及其具体行动计划，以及整个欧盟的战略监管重点。 ■目录 1 - 简介 2 - EIOPA 2026 年工作计划 - 概述 3 - EIOPA 2026 年工作计划 - 具体摘
McDonnell F-101 Voodoo Article No III
1982 年 5 月《Scale Aircraft Modeling》杂志上关于 McDonnell F-101 Voodoo 飞机的另一篇精彩文章的副本。下载此处或此处或此处或此处 (135.8 Megs) 此处附加 F-101 Voodoo 信息
