在机器学习（ML）中，“遗憾”（Regret）是衡量在线学习或强化学习算法性能的重要指标，表示算法累积损失与最优策略之间的差距。以下是近年来的关键研究进展及其应用场景的总结：
逆向思维训练旨在帮助人们打破常规思维模式，从相反的角度去思考问题，从而获得新的思路和解决方案。以下是一些常见的逆向思维训练方法及示例：
从已知事物的相反方向进行思考，常常从事物的功能、结构、因果关系等三个方面作反向思维。
AI量化交易是一种结合人工智能（AI）与量化投资的金融交易方法，通过算法模型分析海量数据、挖掘市场规律，并自动执行交易策略。以下是其核心内容与关键要点：
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的全面分析，涵盖原理、架构、关键过程和应用场景：
RLHF 的核心目标是通过人类偏好信号优化AI模型的行为，解决传统强化学习（RL）中奖励函数难以设计的难题。其原理可分解为：
1. 人类偏好建模
将人类对模型输出的主观评价（如A回复优于B）转化为可量化的奖励信号。
2. 策略优化
基于奖励信号，通过强化学习算法（如PPO、DPO）调整模型策略，使其输出更符合人类价值观。
理论依据：
- Bradley-Terry模型：将成对偏好转化为概率分布，...