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11 月 15 日消息，微软近日推出了名为“everything of thought”（xot）的方法，灵感来自谷歌 deepmind 的 alphazero，利用紧凑的神经网络，来增强 ai 模型推理能力。

微软和佐治亚理工学院、华东师范大学合作开发了该算法，整合了强化学习（reinforcement learning）和蒙特卡洛树搜索 （MCTS） 能力，在复杂决策环境中，进一步提高解决问题的有效性。

本站注意：微软研究团队表示，XOT方法可以使语言模型在不熟悉的问题上得到扩展，在Game of 24、8-Puzzle和Pocket Cube的严格测试中有明显的提升。结果显示，XOT明显优于其他方法，甚至解决了其他方法失败的问题。然而，XOT并没有达到100%的可靠性

XOT 框架包括以下关键步骤:

YIXUNCMS中秋专版2.0.4

系统介绍：YIXUNCMS中专专版是易迅软件工作室在中秋节来临之即推出的专题模板建站系统，使用增强版后台管控系统，板板设计符合节日特点。易迅软件工作室恭祝全国人民中秋快乐。特别提示：由于网站页面的不同设计，部分后台功能未在前端进行体现。系统特点：1、采用目前流行的PHP语言编写，底层采用超轻量级框架作为系统支撑；2、页面布局使用DIV+CSS技术，遵循WEB标准，及大提高页面的浏览速度；3、使用应

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• 预训练阶段：MCTS 模块在特定任务上进行预训练，以学习有关有效思维搜索的领域知识。轻量级策略和价值网络指导搜索。思想搜索: 在推理过程中，预训练的 MCTS 模块使用策略 / 价值网络来有效地探索和生成 LLM 的思想轨迹。
• 思想修正：LLM 审查 MCTS 的思想并识别任何错误。修正的想法是通过额外的 MCTS 模拟产生的。
• LLM 推理: 将修改后的想法提供给 LLM 解决问题的最终提示。

本站在此附上论文 [PDF] 地址，感兴趣的用户可以深入阅读。

以上就是微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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