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研究者计算了互信息 I (t; r) 在所有 token 上的平均值,并分析其随推理路径长度 L 的变化,同时评估生成结果的奖励分数(reward),结果如图表 2 所示。实验结果表明:


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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。


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