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具体而言，在每个推理步骤中，模型的输出可能存在细微偏差，这些误差会逐步累积并导致信息损失。研究者将信息损失定义为互信息 I (t; r) 与隐式推理过程的信息熵 H (t) 之间的差值：

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然而，另一部分网友却对马云久居国外的行为表示质疑和不满。他们纷纷猜测，马云频繁现身海外，是不是有套现、移民的打算。

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。