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反事实最新娱乐体验_反事实分析(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

反事实

[CL]《Counterfactual Generation from Language Models》S Ravfogel, A Svete, V Sn㦢jarnarson, R Cotterell [ETH Zurich] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

为什么中国人越富越保守，而美国人越富越自由？答案其实很简单邓不俗的微博视频

𐟓š第五章：框架的底层逻辑——约束的力量𐟔’ ❗️第五章：框架底层因素之一 – 约束 ▶️国际象棋大师们不仅仅关注每一步棋，他们更注重如何通过减少走棋的步数来优化策略。关键不在于他们有多少不同的想法，而在于如何根据基本要求进行筛选和剔除。反事实思维固然重要，但面对各种制约条件时能做到收放自如同样关键✅ ▶️没有约束，我们可能会陷入无数缺乏联系的虚拟现实中，这些虚拟现实对行动毫无参考价值。适当的约束条件能帮助我们合理发挥想象力，并做出正确的选择。约束条件有助于我们做出更佳的选择。 ▶️每个框架中，有软性约束也有硬性约束。软性约束是弹性的或可改变的，只需付出相当的努力即可调整。硬性约束是固定的，不可渗透和不可侵犯的。 ▶️在选择的过程中，有三条指导原则：可变性，最小变化和一致性。可变性是指选择可以改变的约束；最小变化是指对约束仅做微调，并非根本改变；一致性指某个约束的改变不能与另一个约束产生矛盾和冲突⚠️ ▶️根据可变性原则，在选择要对哪些约束进行调整时，我们应首先明确哪些因素是可施加影响的。但可变性原则并不perfect。我们也许相信某些事情是可变的，但事实上它们并不是。我们也倾向于认为规范是固定不变的。 ▶️最小变化原则：尽可能少的改变，且这种变化更贴近而非远离真实的世界。“奥卡姆剃须刀原理”：在不同解释或解决方法之间选择时，应选择不复杂的那个⚠️ ▶️相较于从无数的可能性中挑选其一加入反事实思维，从反事实思维中去除一个可变的行为所耗费的思维经理更少。 ▶️一致性原则：各约束条件之间不应该有直接的冲突。如果说可变性原则和最小变化原则关注的是如何改变和应对单个约束条件，那么一致性原则关注的则是各约束之间的关系。一致性是种种约束的核心⚠️ ▶️运用这三个原则的过程不是一个繁复的试错过程，而是迅速运用约束条件确定数量合适的有效的选择，以此缩小搜索范围。任何框架的核心都是一种妥协和交换，约束越少，框架产生的反事实思维就越多。这给决策者带来了更多选项，但也意味着许多不切实际的选项被排除。约束越多，框架所带来的选项就越少。这有助于决策者保持专注，但也有可能与更佳选择失之交臂。 ▶️框架会影响我们的生活方式。有了因果律，我们的困惑有了答案；有了反事实思维，我们具备能动性；有了约束，我们的框架变得有可操作性。

《理解国际冲突》阅读笔记：均势与一战 𐟓š 必读书目阅读笔记分享 𐟓Š 阅读工具：幕布 𐟓– 书名：《理解国际冲突:理论与历史》 𐟎ˆ†享章节：均势与第一次世界大战 𐟏‹️‍♂️ 章节主要内容：权力理解（Power）：权力的定义、两种使用权力的方法（硬实力和软实力）。均势理解（Balance of Power）：看待均势的两种观点、均势的三种含义（在权力分布、政策、多极体系中）。第一次世界大战：从三个层次分析起源，从时间角度划分原因分析。反事实推理分析：一战是不可避免的吗？一战是一场怎样的战争？ 𐟓 笔记是自己梳理自用的，如有错误欢迎指正！

第一次觉得遗传算法这么简单！书籍的pdf和epub版本已经打包好了！这本书先简单介绍了遗传算法（GA），然后引入了DEAP框架，用于进化计算。书中用这个框架来解决各种示例问题。所有的代码都有详细的解释，你一边看例子一边看代码，就能想到怎么把遗传算法用在实际问题上。学习曲线挺平缓的，不过开始读这本书之前，你得先会点基础的Python。目录遗传算法入门 𐟓š 理解遗传算法的关键组成部分 𐟧스𝿧”脅AP框架 𐟛 ️ 组合优化 𐟓Š 约束满足问题 𐟚犨🞧𛭥‡𝦕𐤼˜化 𐟌 利用特征选择增强机器学习模型 𐟒ኦœ𚥙襭椹模型的超参数调整 ⚙️ 深度学习网络架构优化 𐟌€ 遗传算法与强化学习 𐟎‡꧄𖨯�€处理 𐟓œ 可解释人工智能与反事实推理 𐟧 并发加速遗传算法 𐟚€ 利用云计算 ☁️ 遗传算法在图像重建中的应用 𐟖𜯸 其他进化计算和生物启发式计算技术 𐟌𑀀

SVAR模型：宏观经济分析的入门工具 𐟓ˆ 结构向量自回归模型（SVAR）是宏观经济分析中的重要工具，相较于动态随机一般均衡模型（DSGE），它更为简单，适合初学者。SVAR模型的主要区别和联系在于它与VAR模型的关系。 𐟓 图中展示了自己总结的SVAR模型笔记，主要包括SVAR模型的分析方法，如脉冲响应分析、预测误差方差分解、情景模拟和反事实分析。此外，还介绍了SVAR模型的识别方法，包括零约束、符号约束、叙事约束和工具变量识别等，这些都是当前研究的前沿。 𐟔 通过这些方法，我们可以更深入地了解SVAR模型在宏观经济分析中的应用。下一篇将分享SVAR模型的变形，如TVP-VAR和FAVAR等。再下一篇则计划介绍贝叶斯估计。希望这些内容能帮助大家更好地理解SVAR模型，并探索更多DSGE的知识。

村里面，十几二十只狗追来追去都恐怖，别说这种机器狗了。要是装上音响，狗身上挂上人头，播放俘虏被割头时的惨叫，挨个巷子巡逻，敌人会崩溃的。不知道中国2016年研发成功的反事实量子通信技术有没有应用到这狗子身上，如果有的话，那真无敌了！再配套机器人跟随机器狼，并给它们更换弹药和电池。这样就完美了[大笑]。

因果推断入门指南：从数据中挖掘真相 𐟓š 书名：《统计学中的因果推断：初级读本》 𐟑袀𐟎“ 作者：Madelyn Glymour（美国加州大学洛杉矶分校计算机科学和统计学专业）、哲学，尼古拉斯ⷐⷦœ𑥎„尔（美国匹兹堡卡内基梅隆大学）和尼古拉斯ⷐⷦœ𑥎„尔（美国加州大学伯克利分校生物统计学）因果关系是数据分析和理解的核心。没有对因果关系的深刻理解，我们无法回答一些基本问题，例如“这种治疗对病人是有害还是有益？”尽管有许多关于数据分析的统计方法介绍，但直到现在，还没有一本初级水平的书系统地介绍如何从数据中梳理因果信息。《统计学中的因果推断》填补了这一空白。这本书用简单的例子和语言，展示了如何定义因果参数；在各种情况下估计因果参数所需的假设；如何用数学方法表达这些假设；这些假设是否具有可检验的意义；如何预测干预措施的效果；以及如何进行反事实推理。这些是任何学习统计学的学生需要掌握的基本工具，以便用统计学方法回答感兴趣的因果问题。这本书适合任何对解释数据感兴趣的人，从本科生、教授到研究人员，甚至是对此感兴趣的外行。书中的例子来自广泛的领域，包括医学、公共政策和法律。每章都附有学习问题，以加强读者的理解。

「书影」《新经济史革命：计量学派与新制度学派》书影赏。 @广西师大出版社新民说通透解读诺奖得主、经济史学家罗伯特ⷧ揦 𜥰”、道格拉斯ⷨﺦ€的代表作。阅读福格尔、诺思作品时的上佳辅助读物。介绍计量学派与新制度学派的研究方法：反事实度量法和间接计量法等。这些方法丰富了历史研究的工具库，加深我们对历史学的理解。探讨新经济史研究方法对中国经济史研究的影响，以及应用于中国经济史研究时要注意的问题。

拉黑了一个认为当代美国民主党支持自由市场，支持小政府，支持全面减税和减少管制的蠢货，对这种傻逼多说一个字都是浪费时间。

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