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主要思路是优化 (Op-How) 的算法 A_θ(x)∈A_c,类似于强化学习中的自适应策略,它使用额外的 token 预算来实现某种算法策略来解决输入问题 x。有了这个联系,我们可以从类似问题通常的解决方式中获得启发:通过元学习的视角来看待 (Op-How),具体来说是元强化学习:「元」是因为我们希望学习算法而不是直接回答给定问题,而「强化学习」是因为 (Op-How) 是一个奖励最大化问题。


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