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mcts最新视觉报道_mct是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

mcts

结合MCTS的LLMs高效思考框架最近，大型语言模型（LLMs）在决策制定方面取得了显著的进步，主要得益于将复杂问题分解为更易于处理的语言序列。这种“思考”方式在性能、效率和灵活性方面表现出色。然而，现有的思考方法往往只能兼顾其中的两个属性。为了解决这一限制，本文提出了一种新颖的思考提示方法，称为“Everything of Thoughts”（XOT）。XOT旨在挑战现有的思考范式，利用预训练的强化学习和蒙特卡罗树搜索（MCTS）将外部领域知识融入思考过程中，从而增强LLMs的能力，使其能够高效地泛化到未见问题。通过MCTS-LLM协作思考修订框架，XOT能够自主生成高质量的综合性认知映射，同时最小化与LLM的交互。研究者在多个挑战性问题解决任务上评估了XOT，包括24点游戏、8字谜和口袋魔方。结果表明，XOT在多个维度上显著优于现有方法，展示了其在处理多样化领域中复杂问题的卓越能力。 XOT作为一种有效的思考生成方法，为LLMs在问题解决能力方面开辟了新途径。通过同时实现高性能、高效率和灵活性，XOT挑战了“Penrose triangle”法则的限制，显著超越了其他思考生成范式的能力。

长期喝羊奶和牛奶区别家人们，大家有没有想过长期喝羊奶和牛奶到底有啥区别？今天我就来给大家聊聊这个话题，帮助大家更好地选择适合自己的乳制品。 𐟦𔧾Š奶与牛奶营养成分对比咱们来看看营养成分。羊奶和牛奶在钙含量上有很大的差异。每100毫升羊奶中钙含量可达170-200毫克，而牛奶却只有120毫克。这意味着长期喝羊奶可以更好地满足我们对钙元素的需求，有助于维护骨骼和牙齿的健康哦！另外，虽然牛奶的蛋白质含量更丰富，但羊奶中的蛋白质分子比较小，更容易被人体消化吸收。而且，羊奶中的酪蛋白和乳清蛋白的比例也更接近母乳，对于那些对牛奶蛋白过敏或者肠胃敏感的小伙伴们来说，选择羊奶是个不错的选择哦！ 𐟥›羊奶与牛奶脂肪成分差异除了营养成分，羊奶和牛奶在脂肪成分上也有很大的不同。羊奶的脂肪球直径比较小，仅为2.1微米，而牛奶的脂肪球直径则是2.5-3.5微米。这种更小的脂肪球使得羊奶更容易被肠胃吸收，可以减轻胃肠道负担，促进消化和营养吸收哦！另外，羊奶中的脂肪成分包含更多的中链脂肪酸（MCTs）和不饱和脂肪酸。这些脂肪酸对人体健康更有益，能够迅速被肠道吸收并为肝脏提供能量，同时还能降低血液中的胆固醇水平，预防心血管疾病的发生。是不是很厉害呢？ 𐟍𖧾Š奶与牛奶适用人群及口感区别在口感方面，羊奶带有一定的膻味，但现代除膻工艺处理后，这种味道已经减少了很多。相比之下，牛奶的脂肪含量较高，呈现出浓郁的奶香味。大家可以根据自己的口味喜好进行选择哦！对于适用人群来说，羊奶因其高营养价值和温和性特别适合肠胃敏感、对牛奶蛋白过敏或者患有慢性疾病的小伙伴们。同时，羊奶还富含天然低聚糖和乳铁蛋白等成分，能够增强肠道免疫力，降低过敏风险。而牛奶则适合大多数人群饮用，尤其是需要补充蛋白质、钙等营养素的人群。好啦，今天的分享就到这里啦！希望大家可以根据自己的需求和喜好选择适合自己的乳制品哦！有任何问题或者想了解更多的朋友都可以留言告诉我哦！感谢大家的关注！𐟌Ÿ

【阿里巴巴开源推理模型Marco-o1】阿里巴巴团队开源了Marco-o1，旨在增强模型的推理能力，并有效应对开放性问题中缺乏明确标准和可量化奖励的挑战。Marco-o1融合思想链微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）和推理行动策略等多项前沿技术。为了训练Marco-o1，研究人员构建一个多元化的数据集组合，包括Open-O1 CoT数据集、以及专为推理任务设计的Marco-o1指令数据集。这些数据集不仅丰富了模型的学习资源，还特别强化其在处理复杂推理任务时的能力。这种灵活性使得模型能够在保证准确性的前提下，根据计算资源的可用性进行自我调节，从而实现性能与效率的最佳平衡。

MetaGPT开源了一款用AI agent设计AI的框架：SELA SELA使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来优化AI设计，它能从实验反馈中学习，在20个机器学习数据集上实现了最优性能 github：网页链接论文：网页链接「MetaGPT」「SELA」AIGCLINK的微博视频

其实现在起作用的神经网络算法跟物理基本一丁点关系都没有，像反向传播算法就是个规模化的微积分里链式求导法则的运用，而后来起作用的Transformer还有强化学习,MCTS这些基本就是算法。之所以颁给AI，或许仅仅是因为AI对整个人类发展很重要而已。

阿里在研的对标o1模型的技术： Marco-o1 Marco-o1 结合了链式思维（Chain-of-Thought, CoT）微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）、反思机制以及创新的推理策略，专为解决复杂的现实问题任务而优化。不过目前只是发了论文，还未发布对应的产品。

𐟐𑧌륒ꨂ奤移†胞瘤全解析𐟒ኰŸ𞠨‚奤移†胞瘤（MCTs）是猫的常见肿瘤，特别是皮肤型，它可是猫的第二大常见皮肤肿瘤哦！ 𐟔 类型有两种： 1️⃣ 皮肤型：通常在头部和颈部出现白色至粉红的表皮小结节，多数是良性的，但也可能发展成溃疡。 2️⃣ 内脏型：更常见于脾脏和小肠，症状包括昏睡、厌食等，恶性程度高，预后较差。 𐟘𗠧—‡状可能会因类型而异： - 皮肤型：初期可能只是小结节，但可能伴随瘙痒、疼痛、出血等。 - 内脏型：症状更为严重，可能全身不适、食欲下降、呼吸困难等。 𐟔젨–�š常通过简单的穿刺细胞学或组织病理学检查。 𐟒‰ 治疗方式多样： - 手术摘除：对于大多数皮肤型和可切除的内脏型MCT是首选。 - 放射治疗：对放射线敏感的肥大细胞瘤，效果更佳。 - 化学疗法：转移或无法手术切除的内脏型MCT常用。 - 分子靶向药物：针对特定基因异常的肥大细胞瘤。 𐟓ˆ 预后也不同： - 皮肤型：多数是良性的，治愈率较高。 - 内脏型：恶性程度高，预后不佳。 𐟛᯸ 预防？抱歉，目前没有有效的预防措施哦！所以，定期观察猫咪的身体状况，发现异常及时就医至关重要！𐟑€

#大模型日报# ai前沿动态【Marco-o1：面向开放式解决方案的开放式推理模型】链接：论文概述：Marco-o1模型通过结合CoT微调、MCTS和新的推理策略（包括迷你步骤和反思机制），显著提升了大型语言模型的推理能力，尤其在处理开放式问题和翻译俚语方面表现突出，但MCTS奖励函数的设计仍需改进。

AlphaGo揭秘：如何胜顶尖？ AlphaGo 真是个传奇，它不仅打败了世界顶尖的棋手，还展示了围棋中的一些绝妙策略。𐟎‰ 很多人以为围棋靠的是记忆定式，但其实不然，关键在于在每一种情况下做出最优的决策。最终目标是利用博弈树在给定的状态下找到最高胜率的下法。𐟌𓊊那么，AlphaGo 究竟是如何实现这一点的呢？𐟤” 这个问题没有直接答案。首先，你无法提前知道对手的策略——对手可能是个围棋国手，也可能只是一个刚学会围棋的新手。如果对手是业余玩家，你可能只需要选择简单的策略就能轻松获胜。但如果是高手，同样的策略就会失效。𐟘… 作为人工智能的杰作，AlphaGo Zero 集成了多种方法。今天，我们重点介绍 AlphaGo 中的蒙特卡洛树搜索（MCTS/Monte Carlo Tree Search），这是所有现代围棋程序中最核心的算法。𐟒ꊊ蒙特卡洛树搜索通过多次模拟博弈来预测最优行动。它的工作原理如下：选择：从当前状态开始，根据一定的策略选择一个未完全探索的节点进行扩展。通常使用 Upper Confidence Bound（UCB）公式来选择节点，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。𐟔 扩展：对选择的节点进行扩展，添加新的子节点代表可能的行动。𐟌𑊦衦‹Ÿ：从扩展后的节点开始，进行随机模拟，直到博弈结束，得到一个结果。𐟎𒊥向传播：将模拟的结果反向传播回根节点，更新路径上节点的统计信息，如访问次数和获胜次数。𐟓ˆ 借助蒙特卡洛树搜索，AlphaGo 能够在庞大的围棋状态空间中进行有效搜索，结合深度神经网络评估棋局和预测落子获胜概率，大大提高了搜索效率和准确性，使其在围棋比赛中战胜了人类最顶尖的棋手。𐟑

deepseek 𐟓š DeepSeek-Prover-V1.5是一个结合了强化学习与定理证明的智能系统。它经历了预训练、SFT及强化学习训练三个阶段。 𐟔젥œ詢„训练阶段，系统利用数学和代码数据，特别是形式化证明的数据来提升自身能力。 𐟔 SFT阶段则利用大规模定理证明数据，通过一个大型的coder模型，如CoT，来生成注释信息。 𐟒ꠥ𜺥Œ–学习训练阶段，系统从微调数据中抽取定理内容，使用SFT模型生成完整的证明候选项。这些证明候选项经过Lean证明器的验证，验证结果作为二元奖励信号，进一步增强了模型与验证系统形式规范的一致性。 𐟎𒠦–𐦏出的RMaxTS算法，结合了强化学习RMax方法和MCTS，可以潜在地减少冗余生成并提高样本效率。RMax是一个model-based的强化学习方法，它会保存环境的建模信息，并据此进行决策。 ✨ 通过这三个阶段的训练，DeepSeek-Prover能够更准确地生成和验证数学证明，展现了人工智能与数学逻辑推理的完美结合。

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