「在未來兩年內，我們無法用下一版本的電磁炮擊中的最遠或最安全的目標是什麼？」 「任何我們尚不知道位置的目標」

過度擬合！過度擬合！你無法通過增加更多參數來使你的模型更穩健，只能在當下變得更準確！

你會長出豬嘴。你會吃蟲子。

「可愛」或多或少意味著「像嬰兒一樣」

來自 schoolhouse[dot]world 的新對話產品！看看他們的網頁……真是令人毛骨悚然。說服你的其他努力者同伴，讓他們相信你是討論中一位好奇、富有同理心和尊重的參與者。量化自我遇上掙扎會議！

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如果你把代理視為對粒子而非信息開放，那麼FEP和主動推理會是什麼樣子？

所有學習方法都是對比性的，但有些方法的先驗知識比其他方法更牢固。

嵌套的前置/轉換混淆是許多更深刻分歧的根源。

您可以通過添加更多參數來處理更多情況並更精確地學習它們，來修正模型中的每一個缺陷，除了參數設置得過於精確的問題。