启发式学习（HL）是一种新型强化学习方法，成功在Atari游戏中取得高分。HL通过代码编辑替代梯度更新，实现显式决策逻辑，克服了深度强化学习的灾难性遗忘和不可解释性问题，尤其在复杂控制场景中表现出强适应能力。未来，HL与神经网络的结合将推动在线学习与持续学习的发展。
学而思推出接入DeepSeek的“随时问”APP，免费为中小学生提供启发式学习，具备题目解析和智能错题管理功能。该APP利用DeepSeek的智能推理，提升个性化辅导，支持多模态识别和实时适配，旨在改变学习方式，培养学生提问能力。
本文研究了一种基于图神经网络（GNN）的启发式学习方法，通过提取局部子图自动学习适合网络的算法。实验结果表明，该方法在节点分类和链接预测任务中表现优越，提出的框架Gelato在连接预测中训练和推断速度更快、精度更高，并有效解决了类别不平衡问题。
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