Actor模型并发编程详解：深入理解Carl Hewitt提出的Actor模型原理，对比Erlang与Akka两种实现的调度机制、GC策略及IO操作差异

本研究提出了一种基于课程学习的变换器强化学习算法CTSAC，旨在提升机器人探索中的环境推理能力和收敛速度。实验结果表明，CTSAC在成功率和探索效率方面优于现有算法。

在分布式系统中，C#结合Actor模型和Orleans框架实现高可用架构，处理分布式事务。通过电商订单系统案例，C#方案在吞吐量和架构复杂度上优于Go语言微服务，展现出其强大和高效。

在数字化时代，开发高并发架构面临挑战。C#中的Actor模型通过异步消息和独立状态简化了并发编程。Orleans框架基于该模型，提供分布式系统开发解决方案，支持状态管理、负载均衡和容错，助力构建高性能、高可用系统。

本研究解决了现有目标识别方法过于依赖手动设计领域和离散表示的问题。提出的深度识别方法（DRACO）基于深度强化学习，首次从非结构化数据中学习策略网络并用于推理，同时引入了新的评估目标假设的连续策略表示度量。DRACO在离散设置中实现了最先进的目标识别性能，并在更具挑战性的连续设置中也表现优越，显著降低了计算和内存成本。

本研究提出了一种基于强化学习的演员-评论家方法（ACING），有效解决了大型语言模型在黑箱环境下的指令优化问题。实验结果表明，ACING在30个任务中优于基线方法，提升幅度最高达39%。

本研究提出了一种结合软演员评论家和事后重新标签的新方法，解决大型语言模型在复杂环境中在线强化学习的局限性。在多目标强化学习环境中，该方法优于传统策略，并为自主学习代理的发展提供理论支持。

Gear Actor Model是Vara Network的核心创新，通过并发计算将智能合约构建为独立实体，提升了可扩展性和性能。其优势包括并发处理、容错能力和简化状态管理，使Vara Network在去中心化应用领域中领先，支持高效灵活的dApps开发。

本文介绍了一种利用深度递归神经网络识别语音情感的方法，通过训练声学特征并采用特殊的概率性CTC损失函数，该方法在长语音片段中考虑了情感和中性部分，展示了高质量的结果。

提出了一种名为S^2AC的最大熵强化学习算法，通过使用参数化的Stein变分梯度下降作为基础策略，能够高效学习表达性策略。实证结果表明，在多目标环境中，S^2AC相较于SQL和SAC能够提供更优的最大熵目标解，并在MuJoCo基准测试中胜过SAC和SQL。

之前学习了actor模型，做了一个类似功能的项目。轻量化，代码短，依赖tokio，用了Rust类型转换的魔法，无unsafe代码，原生支持async。

云安全公司Aqua发布报告称，Kinsing利用名为Looney Tunables的Linux漏洞入侵云环境，扩大攻击范围。攻击者利用PHPUnit中的远程代码执行漏洞提取云服务提供商凭证，这是一次重大战术转变。安全研究员认为，Kinsing的行动范围可能扩大，对云原生环境构成更大威胁。

该文介绍了一种新的演员临界值框架——价值分解演员临界值（VDACs），以提高多智能体强化学习的培训效率和算法性能。在 StarCraft II 微观管理任务测试平台上评估 VDACs，证明其改进了其他演员临界值方法的中位性能。