炒股需要遵守纪律，克服贪婪和保持理性非常困难。

本研究解决了大型语言模型在社会智能方面的研究空白，分析了推理能力在社会困境中的影响。通过对公共产品游戏及六种经济游戏的比较，发现推理模型与人类的“自发给予与计算贪婪”相似，导致合作减少和规范执行降低。这一发现强调了AI架构需要融入社会智能，以促进人类的合作直觉。

文章探讨了人们对赚钱的渴望与贪婪，指出这种心态易被他人利用。作者强调赚钱需依靠个人努力与经验，而非依赖他人，并提醒大家不要频繁询问他人如何赚钱，以免显得愚蠢。

本研究解决了在大语言模型（LLM）中使用自一致性技术时的准确性和推理成本问题。我们提出的PEDAL方法，通过结合多样本提示与LLM聚合，实现了在文本生成任务中提高准确性，并且在SVAMP和ARC数据集上表现出比贪婪解码策略更好的准确性和更低的推理成本。

随着在线游戏的普及，游戏行业引入了可下载内容和付费附加内容，导致游戏质量下降。然而，独立开发者仍然出于对游戏的热爱创作，还有一些尊重玩家的游戏存在。

本文提出了一种新算法——分阶段投机性解码，旨在加速小批量设备上的大型语言模型推断。通过重组投机性批量为树结构和引入第二阶段解码，显著降低了解码延迟，同时保持输出质量。研究分析了不同规模LLM在GPU上的推理性能及能源成本，为提升LLM的效率和应用提供了重要参考。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在多项选择题和自然语言生成中的表现，指出其评估方法的局限性和潜在偏见。研究发现，LLMs在决策时表现出类似人类的风险规避行为，但在道德推理中可能偏向经济利益。建议在AI开发中整合更广泛的道德价值，以确保决策不受单一激励驱动。

量子纠缠检测中的多臂赌博机问题探索与机器学习方法应用潜力的研究。

本文探讨了推荐系统中的冷启动问题，提出了两阶段个性化引导方案，通过用户评分热门物品来完善偏好。同时介绍了基于元学习的MeLU系统，能够快速预测用户偏好。此外，研究了隐式问题提取和偏好获取方法，以提高推荐质量，解决自反馈偏差问题，最终提升用户体验。

使用 CUDA 图形条件节点，优化了 RNN-T 模型的解码过程，将其速度提升 2.5 倍，同时可以应用于其他解码算法获得 1.7 倍至 1.4 倍的速度优化，使得高吞吐量推理中的 RNN-T 模型性能接近 CTC 模型。

本文研究了一种在公平性和分区约束下的多样性最大化算法，旨在从多个组中选择点以最大化整体多样性。提出了两种多样性度量方法，并展示了改进的核心集构建算法。实验结果表明，该方法在处理消息摘要时显著加速，同时保持了多样性。

本文探讨了稀疏识别非线性动力学（SINDy）在随机动力学系统中的扩展，强调交叉验证的重要性。研究提出了一种结合高斯过程回归的鲁棒方法，能够有效从噪声数据中发现非线性控制方程。同时，Nested SINDy增强了SINDy的表达能力，展示了其在符号回归中的潜力，并指出了优化过程中的挑战。

本研究介绍了一种名为贪婪特征选择的用于分类任务的特征排序新方法，并通过理论和数值测试探究了该方法在模型容量指标以及预测活动太阳的地球有效表现问题上的好处。

改良的 Thompson 抽样方法（TS）在贝叶斯优化（BO）中解决了利用 - 探索困境问题，在通过随机生成和最大化高斯过程（GP）后验样本路径来优先进行探索的同时，引入了 epsilon-greedy 策略来管理其利用，该策略随机在两种极端之间切换，从而平衡了两者的需求，并通过实验证明了该方法的有效性。

多目标强化学习算法扩展了传统的强化学习方法以解决存在多个冲突目标的问题，通过向量值奖励进行表示。我们在此论文中展示了，如果用户的效用函数将各向量值映射到相似的效用级别，这可能导致代理学到的值函数受到干扰，从而收敛到次优策略。尽管在确定贪婪动作时避免使用随机打破关系，可以缓解由值函数干扰引起的问题，但并不能完全克服这个问题。