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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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俄罗斯联邦总统俄罗斯国民经济与公共管理研究院（俄罗斯总统学院）院长阿列克谢·科米萨罗夫在社交媒体“电报”发布了瓦格纳在国际空间站答辩的视频并配文称，“这是世界上第一次以这种形式举行论文答辩——研究人员在国际空间站上展示自己的科研工作。”

我们如何解决这样一个元强化学习问题？也许解决元强化学习问题最明显的方法是采用黑盒元强化学习方法。这将涉及最大化输出轨迹 A_θ(x) 中想象的「episodes」的奖励总和。例如，如果 A_θ(x) 对应于使用自我纠正策略，那么每个 episode 的奖励将对轨迹中出现的单个响应进行评分。如果 A_θ(x) 规定了一种在生成和生成验证之间交替的策略，那么奖励将对应于生成和验证的成功。然后我们可以优化：