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…
10/31 16:58
10/31 16:56
10/31 16:55