本文深入探讨了AI中奖励系统的数学基础，探讨了适当的评分规则如何直接与信息度量相关联。它证明了每个凸函数都可以生成一个独特的信息论，定义了广义熵和交叉熵。该文章进一步将这些概念与镜像上升联系起来，这是一种梯度上升方法，可在约束步长内优化目标函数的最大增加。 AI
影响 探讨了可能影响未来AI奖励和学习机制的基础数学概念。
排序理由 该条目以博客文章的形式讨论了与AI奖励系统和信息论相关的数学概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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<p><em>(This article broadly explains mirror ascent, continuous Bayesian inference and information geometry in full. Title refers to the result in section 3.)</em></p> <p>The logarithmic scoring rule <a href="https://www.lesswrong.com/posts/fCGXK7oyhM4ei77gt/lmsr-subsidy-paramete…