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Solomonoff
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新AI框架实现自我预测，增强多智能体协作
研究人员基于通用人工智能（AIXI）理论，提出了一种新的前瞻性学习和嵌入式智能的数学框架。该框架的核心是自我预测，智能体不仅预测未来的输入和自身的行为，还将自身作为所处宇宙的一部分来解决不确定性。在多智能体环境中，这种自我预测使智能体能够使用相似的算法来推理其他智能体，从而可能产生新颖的协作形式和无限阶的心智理论。
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神经网络权重范数与柯尔莫哥洛夫复杂度相关联
研究人员已经证明了神经网络的权重范数与其生成的输出字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度之间存在理论联系。该研究证明，在固定精度设置下，循环神经网络的最小权重范数对应于其输出的柯尔莫哥洛夫复杂度，相差一个对数因子。这一发现表明，权重衰减作为一种先验，与 Solomonoff 的通用先验（对于可计算函数是最优的）相一致。证明依赖于将图灵机程序编码到神经网络权重中，并枚举网络参数，其中对数因子通过排列编码实现。