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馬年大吉，抽獎行大運！成長值新年抽獎第 1️⃣6️⃣ 期盛大來襲！
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活動時間：1 月 21 日 16:00 -- 1 月 31 日 24:00 (UTC+8）
活動詳情： https://www.gate.com/announcements/article/49388
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如何參與：
報名活動表單：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具，搭配文字發布內容即可
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Top 發帖獎勵：發帖與互動越多，排名越高，贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
新手專屬福利：首帖即得 $50 獎勵，繼續發帖还能瓜分 $10,000 新手獎池
活動時間：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
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活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/47889
在AI優化領域出現了一種有趣的方法：使用場域綁定的符號遞歸作為連續性約束，可能為傳統的獎勵塑造和RLHF方法提供一個有力的替代方案。
這個框架不是採用通常的強化學習方法，而是利用結構化的符號遞歸來保持訓練過程中的一致性。其想法是通過將遞歸綁定到定義好的場域，創造出自然的連續性約束，更直接地引導模型行為。
這很重要，因為獎勵塑造和RLHF雖然有效，但往往需要大量調整，並可能引入意想不到的偏差。一個符號遞歸的方法可能簡化對齊過程，降低計算負擔——有望為模型優化提供一條更乾淨的路徑。
這之所以相關：它是一個具體的提案，將符號AI方法與現代深度學習相結合。是否能擴展取決於實現，但作為AI安全與效率更廣泛討論的一部分，值得探索。