在强化学习中，当智能体的奖励机制与设计者的意图不一致时，可能会导致不理想的行为，而KL正则化作为一种常用的解决方案，通过限制智能体的行为来防止这种情况，但智能体在某些情况下仍可能表现出意料之外的行为；为了提高智能体的可靠性，研究人员提出了新的理论方案，通过改变指导原则来增强智能体在未知情况下的谨慎性。
自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer 的地位，还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
历时半年的 SB 1047法案投票将于近日迎来大结局。
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio的下一步动向公开了，关于AI安全——
想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。
既能像 Transformer 一样并行训练，推理时内存需求又不随 token 数线性递增，长上下文又有新思路了？
这几天，AI届的盛会——ICLR在维也纳举办。
在机器学习社区中，ICLR （国际学习表征会议）是较为「年轻」的学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办。但 ICLR 很快就获得了研究者的广泛认可，并且在 AI 圈拥有了深度学习会议「无冕之王」的称号。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议，在走过第一个十年后，终于迎来了首届时间检验奖。
刚刚，《时代》周刊发布了 2024 年度最具影响力的 100 人名单。 在这份名单中，我们看到了很多熟悉的学者和企业家。
