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此举在美国国内也面临法律和人权争议。据美国有线电视新闻网(CNN)报道,美国国土安全部和五角大楼的律师正试图厘清这一前所未有的措施是否合法。“一旦实施,它将扩展《移民与国籍法》的适用范围。”一名匿名的前国土安全部官员透露,目前该法律主要适用于美国本土,尚不清楚将移民转移至境外拘押的法律依据及其后果。


在这场记者会前,美日发表了联合声明,明确指出“追求日美关系的新黄金时代”。据中新社报道,在当天的白宫会晤中,日方承诺在2027年前将国防支出水平提升至特朗普首个总统任期时的两倍,同时努力使日本对美投资达到1万亿美元。宾主其乐融融背后,是日方付出的巨额经济代价。


本文主要关注外部慢思考。在面对复杂问题时,人类往往会花费额外的时间思考和完善推理的中间过程,以提高准确性。外部慢思考受这一认知过程的启发,通过增加推理步骤来提升大语言模型的推理质量 [8]。例如,BoN(Best-of-N)方法会生成多个答案,并通过多数投票或排序等策略选出最优解 [9]。此外,更前沿的框架 如思维链(CoT)[10]、思维树(ToT)[11] 以及借鉴 AlphaGo [12] 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 的方法,能够在树状结构中探索解答空间,寻找更优的答案 [13-14]。


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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