关于主动推理中的有效推理2307

因此,从代理的角度来看,这个过程可以总结为一系列数据流:(o1;a1),(o2,r2;a2),...,(ot,rt)。这里,ot代表时间t的观察结果,at代表代理在时间t的行动,rt代表来自外部环境或代理内置奖励结构的时间t的“奖励”。在这种设置中,代理的主要目标是:方程1是一个优化问题,由于其一般结构,它在科学各个学科...

从数学到云:亚马逊云科技如何通过自动推理提升系统安全与性能

自动推理(AutomatedReasoning)最早可追溯到“笛卡尔构想”,其中蕴含了机器自动证明定理的人类梦想;莱布尼茨的“通用符号演算”则为实现这一梦想设定了目标;希尔伯特的“形式主义与判定问题”将自动推理提升为一个严谨的数学问题,提供了理论上的完整解决框架。数学问题所展现出的是精准性和严谨性,自动推理通过数学和逻辑的...

《麻省理工科技评论》万字长文:什么是人工智能?

在与微软研究院的数学家RonenEldan一起尝试时,Bubeck要求GPT-4以诗歌的形式给出证明存在无限多质数的数学证明。以下是GPT-4回应的一段:“如果我们取S中未在P中的最小数/并称之为p,我们可以将它加入我们的集合,你看不见吗?/但是这个过程可以无限重复。/因此,我们的集合P也必定是无限的...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

为了建模问答或问题解答等任务中的推理过程,这里要将推理的结构调整成Q→{R}→A序列的形式。Q:表示启动推理过程的问题或提示词;R:表示为了得到解答,模型生成的中间推理步骤的序列;A:表示推理步骤完成后得到的最终答案或解。这种结构允许LLM生成一系列推理步骤,从逻辑上将问题Q与最终答案A联...

形式化定理证明突破:SubgoalXL框架让大模型在Isab

1.子目标证明策略:将证明过程分解为多个子目标,这些子目标构成了解决复杂推理任务的关键步骤。通过这种分解,SubgoalXL在更接近形式化证明的逻辑框架下进行推理,使得生成的证明过程更加清晰有序。子目标证明策略有效地缓解了因非形式化与形式化证明之间的不一致性导致的学习瓶颈,增强了模型在形式化环境中的表现。

过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV...

一个很自然的想法/猜测是使用一个非常强大的证明策略,但研究人员发现,在过于强大的证明策略下,模型可以从任意步骤中走向成功,无法区分出好和坏的步骤;而对于非常弱的证明策略来说,也有类似的结果(www.e993.com)2024年11月22日。在理论上,研究人员在文中将上述直觉给形式化为,与基础策略互补的策略即为好的证明器,能够充分对比基础策略生成的步骤...

OpenAI o1模型引领大模型结合强化学习新范式,推理模型为AI Agent...

天体物理学家凯尔·卡巴萨雷斯(KyleKabasares)博士使用o1-preview,在1小时内完成了攻读博士学位所花费的大约一年的时间。要知道在计算流体动力学和免疫学等领域,耗费时间与精力的复杂计算和数据分析属于常规操作,o1模型通过加快研究过程和提供新的见解证明了它的价值。

中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...

2024年7月的IMO数学竞赛中,谷歌Deepmind提出的Alphaproof+AlphaGeometry2方案成功取得银牌,前者将数学问题自然语言翻译为形式化语言Lean以验证证明,后者结合大模型与符号归纳引擎进行解题和逻辑推理。代码领域:用LLM对LLM自行代码审查验证,高效反馈在代码领域,AI能通过compiler/interpreter自验证并更正错误,强化学习大...

可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案

第一,基于前人的证明(一个神经网络的决策逻辑可以被严格解构表示为几十个交互概念效用的和的形式),进一步严格推导出在整个训练过程中,神经网络所建模的交互效用的变化动力学过程——即理论需精确预测出在不同训练阶段,神经网络所建模的交互概念的分布的变化——推导出哪些交互会在哪个时间点上被学习到。

谷歌AI拿下IMO奥数银牌,数学推理模型AlphaProof面世,强化学习 is...

其中,形式语言为形式化地验证数学推理证明的正确性,提供了重要优势。在此之前,这在机器学习中的使用一直受限,因为人工编写数据数量非常有限。相比之下,基于自然语言的方法尽管可以访问更多量级的数据,但会产生看似合理而不正确的中间推理步骤与解法。谷歌DeepMind通过微调Gemini模型自动将自然语言问题陈述翻译为形式...