这是我在Meta的最后一周。决定不加入新的超级智能实验室并不容易，毕竟那里人才济济、算力爆棚。但在Google Brain、DeepMind和Meta度过了7年半之后，我更想冒险去尝试一条完全不同的路。Meta组建超级智能团队的想法非常引人注目，但我最终选择听从扎克伯格的建议：“在这个瞬息万变的世界里，最大的风险就是不去冒险。” 不过猜测也好，吐槽也罢。对于Rishabh Agarwal的离职，谷歌、Meta的同事们都清一色地送上了祝福，而且还顺带回顾了他在工作期间作出的贡献。 颇具戏剧性的是，Hinton还曾建议他“不要做强化学习（RL）”，不过话锋一转，老爷子也留有余地——应该做自己认为最好的事情（毕竟他本人当年做的事也不被所有人看好）。 第二年，他就前往蒙特利尔的Mila研究所申请PhD，由于和面试官之一Aaron Courville（和Bengio等人合著了《深度学习》这本经典教材）在强化学习领域的研究方向“完全相同”，当场就被邀请并加入其团队。 简单来说，这篇论文分析了深度强化学习中的统计不稳定性问题，指出在有限实验下评估算法可能产生误导性结果。由于系统性揭示了RL中的方差问题与过拟合风险，被认为是评价RL算法的里程碑工作。
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? 颜骏廷记者 颜俊保 摄
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? 李拥军记者 高宏 摄
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