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在图 2 中，我们给出了一些例子来帮助理解这个 token 流可以是什么。例如，A_θ(x) 可能首先包含针对问题 x 的某些尝试 token，然后是一些用于预测尝试正确性的验证 token，如果验证为不正确，接着是对初始尝试的一些改进，所有这些都以「线性」方式串联在一起。另一个算法 A_θ(x) 可能是以线性方式模拟某种启发式引导搜索算法。算法类 A_C (D_train) 将由上述所有可能的 A_θ(x) 产生的下一个 token 分布组成。注意，在这些例子中，我们希望使用更多的 token 来学习一个通用但可泛化的程序，而不是去猜测问题 x 的解决方案。

近期，OpenAI CEO Sam Altman 于东京大学内开展了一次访谈。期间，他透露了有关 OpenAI 新的推理模型、以及公司未来规划等关键信息。Altman 称，在内部，OpenAI 的模型已经开发到了相当于 GPT-4.5 的水平，并且要达到 GPT-5.5 的水平并不需要像过去那样将计算能力提升 100 倍。而这种突破背后，是 OpenAI 在模型训练方法上的根本性转变。，好利来甜品上新速度堪比火箭！平替推荐，甜品控必看！

普利茅斯的主帅穆斯里奇，在上个月10号刚刚接手球队，他接替的是曼联传奇鲁尼。穆斯里奇在英冠执教了5场，战绩为1胜2平2负，5轮只有1胜（击败了英冠第5西布朗）。

那有人会说大侧分，把头发都堆在一侧，颅顶自然就高了，还真就未必，如果你的脑型不饱满，两侧窄，属于尖长型，那么大侧分会在头顶出现一个尖角.

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基于前面的分析，研究者首先直观上得出这样的结论：由于 LLM 生成的随机性，外部慢思考方法的核心目标是引入额外的推理步骤并结合多次重新采样策略，从而对冲雪球误差，进而提高模型生成结果的正确性。