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年轻一代的导演们，未来将会有更多的机会走向台前，而那些老导演们，若是不懂得变通，不把观众当回事儿，早晚都要面临淘汰。

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显然，我们既不知道测试问题的结果，也没有任何监督信息。因此，计算外部期望是徒劳的。对问题 x 猜测最佳可能响应的「标准」大语言模型策略似乎也不是最优的，因为如果充分利用计算预算 C，它可能会做得更好。

我们的学习目标是学习由自回归大语言模型参数化的 A_θ(x)。我们将这整个流 (包括最终答案) 称为响应 y∼A_θ(x)。算法 A_θ(x) 的效用由奖励 r (x,y) 衡量的平均正确性给出。因此，我们可以将学习算法表述为解决以下优化问题：