HY-WU换了一种记忆方式，报告叫它功能性记忆，不找空间中固定的参数点，而是训练一个参数生成器，每次收到具体输入，实时合成一套专属参数，用完即弃。思维链让模型学会了"分步推理"，o1和 R1 系列靠它在数…
这个过程正是自监督学习，模型学会了推断智能体的潜在目标（如子目标），并在其残差流激活中形成了时间抽象的表征。 在大模型研究中，一直有批评人士认为自回归模型无论参数量多大，都不过是「随机鹦鹉」，难以形成一致的…
之所以智能体能够以更大的可能性，学会某一个需要多步骤才能完成的任务，是因为有了元控制器，模型隐含地学会了将长序列任务分解为可重用的子程序（如「移动到某色块」），这就让搜索空间变小，奖励也不再稀疏。 这个过程…
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