异质关键词检索结果

异质偏好调整的个性化组相对策略优化

Personalized Group Relative Policy Optimization for Heterogenous Preference Alignment

尽管大型语言模型 (LLM) 具有复杂的通用功能,但它通常无法满足不同的个人偏好,因为标准的训练后方法(例如带有人类反馈的强化学习 (RLHF))会针对单一的全局目标进行优化。虽然组相对策略优化(GRPO)是一种广泛采用的同策略强化学习框架,但其基于组的归一化隐式假设所有样本都是可交换的,从而在个性化设置中继承了这一限制。这个假设将不同的用户奖励分布和......

二十年来:哥斯达黎加西部农田、边缘和热带森林栖息地马赛克中甲虫(鞘翅目)和蜘蛛(Araneae)多样性的后续比较

Two decades on: A follow-up comparison of beetle (Coleoptera) and spider (Araneae) diversity in a mosaic of farmland, edge, and tropical forest habitats in western Costa Rica

二十年来:哥斯达黎加西部农田、边缘和热带森林栖息地马赛克中甲虫(鞘翅目)和蜘蛛(蜘蛛目)多样性的后续比较摘要栖息地异质性对农业生态系统中节肢动物多样性和组成的影响是应用昆虫学的一个中心关注点。最近,人们越来越关注管理热带景观(例如混合用途农业区和雨林碎片)如何有助于保护节肢动物生物多样性。我们在此介绍在哥斯达黎加太平洋斜坡普里斯卡尔地区一个以次生林和农田混合为特征的农村社区进行的实地研究的结果。这项研究是二十年前在同一地点进行的类似研究的后续研究,比较了农田、附近热带森林碎片和边缘栖息地的甲虫和蜘蛛多样性。在每个栖息地中比较了陷阱捕获的鞘翅目和蜘蛛目的科多样性,并计算了收集的标本的跨栖息地的相

路德维希·斯特劳布 (Ludwig Straub) 荣获 2026 年约翰·贝茨·克拉克奖章

Ludwig Straub Awarded John Bates Clark Medal 2026

著名宏观经济学家路德维希·斯特劳布 (Ludwig Straub) 因其对宏观经济建模的重大贡献而被授予著名的约翰·贝茨·克拉克奖章。他的研究涉及主体异质性及其对经济动态的影响,特别是与消费者行为和财政政策相关的影响。

关于租金的旧文件和一份新文件

Old Papers On Rent And One New One

这篇文章注释了一些我想提醒自己的论文。Montani (1975)参考了Quadrio Curzio(意大利语),定义了生育率和可出租性的顺序,指出它们是不同的,并且有类似生育率顺序的重新切换的东西。他没有可出租性顺序的重新切换。他同时考虑了粗放租金和集约租金,但没有将它们结合起来。他指出,在集约租金下,工资边界可能会上升。我必须更仔细地阅读,看看他是否已经拥有多种成本最小化技术。我的印象是达加塔首先注意到了这种可能性。蒙特特(1979)批评梅特卡夫和斯蒂德曼,因为他们的反常行为比他们所知道的更为普遍。土地提供了另一种程度的自由。他们有工资、租金、利润率边界。我一般不会这样设置自然资源方程。我

以固定资本和租金为例的因子需求曲线

Factor Demand Curves For An Example With Fixed Capital And Rent

图 1:劳动力需求曲线 我创建并研究了一个示例,其中一台物理寿命为三年的机器可用于在两种土地之一上生产农产品。我的示例是资本逆转示例。我突然想到,在这个例子中,我并没有绘制出对所谓生产要素的需求。因此,图 1 绘制了在给定最终需求的情况下,企业希望提供的工资与就业机会的关系。切换点是该图中的水平线段。在“反常”转换点附近,更高的工资与希望雇用更多工人的公司相关。考虑到最终需求和利润率,每种技术都定义了价格体系。我可以将年初必须存在的资本货物的价值相加,以产生给定的最终需求。生产价格用于聚合异质商品。图2在某种意义上显示了对资本的需求。这里,“反常”切换点也被指示用于增加需求曲线的阶跃函数近似。

从港口到价格:全球供应链中断的通胀影响

From Ports to Prices: The Inflationary Effects of Global Supply Chain Disruptions

国际货币基金组织经济学家焦杨、兰婷、刘阳、赵新锐的及时论文:本文研究了航运延误的通胀影响。我们使用实时 AIS 海事数据构建了一种新颖的港口到港口运输时间衡量方法,并将其与精细的港口级贸易和商品级价格数据联系起来。我们记录了各港口货物进口的显着异质性 [...]

因果推理手册:每个数据科学家都应该掌握的高级方法

The Causal Inference Playbook: Advanced Methods Every Data Scientist Should Master

使用 Python 掌握六种高级因果推理方法:双重稳健估计、工具变量、不连续性回归、现代双重差分、异质治疗效果和敏感性分析。包括代码和实用的决策框架。因果推理手册:每个数据科学家都应该掌握的高级方法一文首先出现在走向数据科学上。