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机器之心报道编辑:冷猫、Panda世界是动态变化的。为了理解这个动态变化的世界并在其中运行,AI 模型必须具备在线学习能力。为此,该领域提出了一种新的性能指标 —— 适应性遗憾值(adaptive regret),其定义为任意区间内的最大静态遗憾值。在在线凸优化(online convex optimization)的框架下,已有一些算法能够有效地最小化自适应遗憾值。然而,现有算法存在通用性不足的