十年前，我曾谈到专业管理阶层的崩溃，如今AI的崛起让人感到恐惧。尽管AI可能带来黄金时代，但人们对其影响持悲观态度，社会互动的缺失令人失望。AI无法解决世界问题，未来充满不确定性。

情绪是对外界的内心解读，反映个人认知与习惯。悲观者只关注负面，乐观者能发现积极面。发泄负面情绪只会加剧愤怒，伤害自己。成熟的人明白情绪不是事实，能够理智处理情绪。

乐观并发控制在分布式系统中很有吸引力，因为它避免了锁定。然而，在SQL数据库中，这种方法意味着冲突在提交时被检测到，导致应用程序需要回滚和重试事务。这可能降低性能并增加非业务逻辑代码。YugabyteDB实现了一种基于等待冲突的悲观并发控制，具有等待队列、死锁检测和语句重启功能。它还支持在更高的隔离级别（如可重复读和串行化）中的冲突失败行为。只读工作负载通过SERIALIZABLE DEFFERABLE进行优化，以避免所有异常。注意：为了向后兼容，Read Committed默认情况下未启用。集群节点必须使用--yb_enable_read_committed_isolation=true启动。

通过利用悲观的状态 - 动作值函数更新，以及通过可解释参数独立控制悲观 / 乐观程度，Utility Soft Actor-Critic (USAC) 在离策略演员 - 评论家算法中实现了平衡，可以根据任务的性质，在恰当配置的悲观 / 乐观参数情况下胜过现有算法。

通过引入一种全面的 PAC-Bayesian 框架来研究规范化重要性权重，我们提出了一个可验证的 PAC-Bayesian 泛化界限，该界限广泛适用于常见的重要性权重规范化方法，从而在单个框架内进行比较。我们的实证结果挑战了常见的认知，证明了标准的 IW 规范化技术的有效性。

这篇文章介绍了一种基于不确定性的多任务数据共享（MTDS）方法，用于改进离线强化学习（RL）。该方法通过共享整个数据集，使用基于集合的不确定性量化进行悲观值迭代，提供了统一框架。实验证明，该方法在具有挑战性的MTDS问题中优于先前的方法。

不确定性优化参数的处理是一个重要且长期存在的挑战，本研究致力于通过构建决策导向的预测模型来减少决策对不确定参数的敏感性，并将其建模为一种非凸二次优化问题以实现可行性。

该文介绍了一种离线强化学习方法——悲观非线性最小二乘值迭代(PNLSVI)，用于非线性函数逼近。该方法包括方差加权回归、方差估计子程序和基于悲观值迭代的规划阶段。该方法的遗憾界与函数类的复杂性紧密相关，并在针对线性函数逼近的情况下实现极小化的最优实例相关遗憾。

乐观锁和悲观锁是两种不同的并发控制机制，乐观锁适用于冲突概率较低的情况，提高并发性能，悲观锁适用于冲突概率较高或一致性要求高的情况，可能导致性能问题。选择锁的策略取决于应用程序的需求和性能要求。

在 v6.0.0 版本，针对悲观事务引入了内存悲观锁的优化（In-memory lock），从压测数据来看，带来的性能提升非常明显（Sysbench 工具压测 oltp_write_only 脚本）。TiDB 事务模型从最初的乐观事务到悲观事务；在悲观事务上，又针对悲观锁进行的 ”Pipelined 写入“ 和 ”In-memory lock“...