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新的贝尔曼方程针对强化学习中的塑性问题
研究人员引入了一个新的贝尔曼最优方程，专门用于优化持续强化学习中的塑性。这项工作建立在先前的一个形式化基础上，该形式化将稳定性-塑性权衡重新定义为赋能-塑性权衡，其中塑性由从观测到动作的有向信息定义，赋能由从动作到观测的有向信息定义。虽然赋能问题已被广泛研究，但本文首次尝试在马尔可夫决策过程中，在这一新定义下解决塑性优化问题。
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AI对齐研究探索类人社会驱动力作为AGI的动机
一篇在Alignment Forum和LessWrong上的帖子，通过借鉴人类的社会和道德驱动力，探讨了未来“类脑AGI”的技术对齐问题。作者认为，如果人类能够实现一个美好的未来，那么足够类人化的AGI也能实现，前提是它们拥有亲社会动机。该帖子深入探讨了特定的人类本能、潜在的失败模式（如不正确的道德圈或权力动态），以及将这些驱动力整合到AGI代码中的实现细节。