本文一作张申傲是 美国西北大学 二年级博士生，研究方向涵盖大语言模型与强化学习，尤其关注LLM的对齐，推理，以及智能体。其研究旨在构建能够主动获取信息并自我提升以实现超越人类水平的智能系统。

近年来，随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在推理和反思能力方面的表现引发了广泛关注。尤其是西北大学与谷歌、DeepMind团队的合作研究，首次提出了一种全新的框架——贝叶斯自适应强化学习（BARL），为LLM的反思性探索提供了全新的理论基础与实践指导。这一研究成果不仅质疑了传统强化学习（RL）与反思之间的关系，更为未来智能体的自我学习与信息获取提供了新的方向。

贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署，直到 BayesFlow ...

对此，西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑了传统强化学习与反思的关系，并提出了贝叶斯自适应的强化学习方法， 首次解释了为什么、如何、以及何时应该反思并探索新策略 。 事实上，现有的基于马尔可夫假设的强化学习范式存在天然的局限——探索（exploration）仅发生在训练阶段，代理在部署（测试）时通常只会利用（exploit）训练中学到的确定性策略。

文|令狐伯光今天继续写写华语乐坛的事情吧，主要就是写写关于“抄袭”的问题。如果说到抄袭，或者疑似抄袭那话题就多了，这里主要写写代表歌曲或者音乐人，因为现在的网红，特别是那种短视频歌手，因为短视频的特性，它就是要十几秒高潮抓住观众。那华语音乐受大众喜欢 ...