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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
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使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
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活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
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活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
在AI优化领域出现了一种有趣的方法：使用场域绑定的符号递归作为连续性约束，可能为传统的奖励塑造和RLHF方法提供一种有力的替代方案。
这种框架不同于通常的强化学习方法，它利用结构化的符号递归在训练过程中保持一致性。其思想是通过将递归绑定到定义好的场域，创建自然的连续性约束，从而更直接地引导模型行为。
这很重要，因为奖励塑造和RLHF虽然有效，但通常需要大量调优，并可能引入意想不到的偏差。符号递归方法可能简化对齐过程，减少计算开销——潜在地为模型优化提供一条更清晰的路径。
这之所以相关：它是一个具体的提案，将符号AI方法与现代深度学习相结合。是否能扩展取决于实现，但作为AI安全和效率更广泛讨论的一部分，值得探索。