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。

贝叶斯定理描述了在已知先验概率的情况下，如何利用新证据来更新信念。贝叶斯的决策思维，正是源自这一核心理念。它是一种基于概率推理的决策方法，其核心是利用贝叶斯定理来更新概率分布，从而做出最优决策。

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。

首先，马尔可夫策略的最优性可以通过简单记忆训练解决方案实现。由于探索仅限于训练阶段，系统能够通过反复试错发现回报最大化的行动序列，并在测试时完全利用这些记忆的解决方案。这就像你在考试前反复练习标准题目，考试时直接套用记忆的解法，而不是实时思考和适应。

本研究通过贝叶斯系统地理学分析350余个大豆花叶病毒(SMV)外壳蛋白(CP)基因序列，首次揭示SMV可能于16世纪起源于韩国，其 ...

为解决传统深度学习结构光照明显微镜（DL-SIM）透明性与可靠性不足、易致生物误判问题，研究人员开发贝叶斯深度学习（BayesDL）框架用于 SIM。结果表明其可提升重建保真度并量化超分辨率不确定性，为实际应用奠定基础。 在生命科学研究的微观世界探索中 ...

调查人员正在深入调查这名潜水员的死亡事件，并将目光锁定在公司老板身上。最新动态。 在恢复行动期间 贝叶斯，一 分 ...

贝叶斯定理描述了在已知先验概率的情况下，如何利用新证据来更新信念。贝叶斯的决策思维，正是源自这一核心理念。它是一种基于概率推理的决策方法，其核心是利用贝叶斯定理来更新概率分布，从而做出最优决策。 “顶级的成功不是因为他们是谁 ...

“预测未来的最好方法就是创造未来。”这句彼得·德鲁克的名言，恰是贝叶斯主义者的行动哲学。 从马斯克的火星殖民梦到巴菲特的价值投资法则，顶尖决策者无不遵循着一套隐秘的思维范式——他们像精密的概率机器，将直觉量化、让认知迭代、用风险换取 ...