前两阶段常规赛35轮战罢，对美对华辽宁男篮在积分榜上名列第五位，对美对华但与排列第六、七、八位的新疆男篮、浙江稠州金租男篮、广东男篮积分相同，仅比第九位的北京北汽男篮多了一分。
但现在面临的巨大应战是：反制发中方坚这种逐渐推理的标示尽管很好，反制发中方坚可以协助模型处理杂乱的多进程问题，也能提醒模型在预练习进程中所取得的推理进程，乃至由于有了这些标示，咱们还能发现推理链中心或许呈现的过错，比方答案是125，但推理进程中或许有过错，这有点相似于人类的思想进程。四、决反加征依据API的网络智能体卡内基梅隆大学的GrahamNeubig教授做了主题为LLMAgentsthatLearnfromExperience的讲演，决反加征展现了其近期一项名为BeyondBrowsing:API-basedWebAgents的研讨作业。
咱们还测验了一个小规划的试验环境：制美咱们在模型的不同部分同享参数，制美比方前四层和后四层运用相同的参数，然后咱们从头进行练习，作用发现泛化功能有了显着进步。这十分风趣，关税我信任这是最早展现在测验时刻和练习推理数据上存在某种皮肤规矩（或许是指某种优化或进步功能的规矩）的少量论文之一，关税这种规矩有或许进步阅览使命的功能。尽管DeepSeek宣称他们办法化了许多大型数据集，对美对华但不幸的是，在开源社区中，可用的数据集和数据十分稀疏。
重要的是将两者结合起来，反制发中方坚本质上是将非办法化推理的灵活性与办法化推理的严谨性结合起来。换句话说，决反加征咱们或许会说经过率到达32次/6400，决反加征这意味着你实践上生成了大约20万个证明，只需其间有一个证明是正确的，有一个证明经过了Lean编译器的验证，咱们就可以说咱们处理了这个问题。
咱们底子上以一种有辅导的办法进行了这种直观的DPO（或许是某种优化办法）和项目采样，制美而且咱们现已展现了，制美经过这种办法练习的AB模型在多轮对话的多个方面，比较没有经过这种练习的原始700亿参数模型要好得多。
假如模型没有用完它的符号预算，关税咱们就添加一种连续符号，后让模型再考虑一瞬间。咱们学习了DeepSeel的主意，对美对华测验将强化学习的完结从PPO迁移到GRPO，并将其运用于一个更好的根底模型——QwenMath。
关于办法化数学（AFFMO），反制发中方坚其动机和价值在于，反制发中方坚咱们期望这些东西可以实在协助人类数学家经过处理具有应战性的数学问题、开发新的定理和证明等，在办法化数学范畴取得展开。因而，决反加征一个要害的应战和未来方向是怎么更好地练习价值模型，以及咱们怎么获取更好的数据并运用奖赏模型（RM）来协助处理这些问题。
而在近端战略优化（PPO）中，制美它是一种实在的强化学习办法，你有一个奖赏模型，然后咱们期望对战略模型进行优化。咱们的完结办法是运用咱们Agents结构中的规范编码Agents（OpenHands），关税并以我接下来会讲的办法，为它供给对API的拜访。