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MeRL:强化学习分配奖励机制的新方法

强化学习一直是过去五年中一些最大的人工智能 (AI) 突破的核心。在围棋、雷神之锤 III 或星际争霸等游戏中,强化学习模型证明它们可以超越人类的表现,并创造出前所未有的独特长期策略。强化学习的部分魔力依赖于定期奖励能够带来更好结果的行为的智能体。该模型在密集奖励环境中效果很好,例如游戏中几乎每个动作都对应于特定反馈,但如果该反馈不可用会发生什么?在强化学习中,这被称为稀疏奖励环境,不幸的是,它代表了大多数现实世界的场景。19年谷歌的研究人员发表了一篇新论文,提出了一种通过在稀疏奖励环境中运行的强化学习实现泛化的技术。

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Spring Boot 3.2 和 Spring Framework 6.1添加对 Java 21、虚拟线程和 CRaC 的支持

Spring Framework 6.1(2023 年 11 月 16 日 发布)和 Spring Boot 3.2(2023 年 11 月 23 日 发布)支持运行在 Java 21 之上。这些版本将通过虚拟线程使并发编程更简单、更高效,并改进了反应式编程和 Kotlin 协程。为了缩短“缩容至零(Scale to Zero)”的启动时间,这两个版本对 OpenJDK 的检查点协调恢复(Coordinated Restore at Checkpoint,CRaC) 项目提供了初步支持,而现有的 GraalVM Native Image 支持也通过新发布的 GraalVM 版本得到了显著的性能提升。Spring Framework 6.2 和 Spring Boot 3.4 计划在 2024 年 11 月份发布,将支持即将发布的 Jakarta EE 11,并与 Leyden 项目的 premain 优化保持一致。

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