此外，ConFIG 方法还引入了一种基于动量的变种。通过计算并缓存每个损失项梯度的动量，可以避免在每次训练迭代中计算所有损失项的梯度。结果表明，基于动量的 ConFIG 方法在显著降低训练成本的同时保证了优化的精度。

在全球变暖及极端天气事件频发的当今，海岸带地区的洪水风险日益突出，如何高效、准确地监测海域的水淹区域，成为科学家和政府决策者亟需解决的重要课题。来自上海海洋大学的研究小组，以其在2024年遥感应用领域中获得一等奖的作品——"基于ENVI Deep Learning的多源SAR影像海岸带水淹区域提取与分析"，为这项工作提供了有力的技术支撑。

在过去这一年间，RL从一度沉沦的位置，重新走回了AI研究的闪光灯中心。2024年下半年，OpenAI率先发布了它在LLM基础上，用RL实现“深度思考”的成果——o1，设定了新的终点线。今年初，DeepSeek将赛道上的迷雾更进一步迅速驱散了，把自己的 ...