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AI也有量子叠加态了？

关键词: AI,ColBench,SWEET-RL,模型训练

强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。

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自然语言 token 代表的意思通常是表层的（例如 the 或 a 这样的功能性词汇），需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力，

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2024年已经结束，2025年对于AI又意味着什么？田渊栋最新长文中对过去一年做了全面的总结。

关键词: AI,思维链,CoT,Coconut,连续思维链

针对大语言模型的推理任务，近日，Meta田渊栋团队提出了一个新的范式：连续思维链，对比传统的CoT，性能更强，效率更高。

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一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。

关键词: AI,Agent-as-a-Judge,智能体,人工智能

AI评估AI可靠吗？来自Meta、KAUST团队的最新研究中，提出了Agent-as-a-Judge框架，证实了智能体系统能够以类人的方式评估。它不仅减少97%成本和时间，还提供丰富的中间反馈。

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Meta版o1也来了。 田渊栋团队带来新作Dualformer，把快慢思考无缝结合，性能提升还成本更低。 能解决迷宫、推箱子等复杂问题。

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OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注，甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型，而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此，其从人类认知理论中获得了灵感，提出了一种新型 Transformer 架构：Dualformer。

关键词: AI,Transformer,AI架构,模型训练

随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？