RL for Reasoning by Adaptively Revealing Rationales
我们提出，来自部分专家演示的强化学习（RL）不仅仅是一种训练启发式方法，而且是解决复杂序列生成任务的一个有前景的框架。监督微调（SFT）依赖于密集的真实标签，随着序列长度的增长，其成本也越来越高。另一方面，强化学习则面临着稀疏奖励和组合大输出空间的问题。我们通过引入自适应回溯（AdaBack）来解决这个问题，这是一种按样本课程学习算法，在训练期间仅显示目标输出的部分前缀。该...
Improving Language Model Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds
使用用户描述或角色提示的语言模型用于预测用户的偏好和意见。然而，现有的构建角色的方法主要依赖于用户的人口统计属性和/或先前的判断，而不依赖于用户判断背后的任何潜在推理。我们引入了 PB&J（行为和判断心理学），这是一个框架，通过纳入用户可能做出某种判断的潜在理由来改进 LM 角色。我们的基本原理是由语言模型生成的，用于明确推理用户在……上的行为
Undercover Fundamentals | CIA Spy Andrew Bustamante
Andrew Bustamante (@everydayspy) 在这段摘自 Ep 的剪辑中详细介绍了卧底的基本原理。 165. 现在就在 YouTube、Spotify、Apple Podcasts 或无广告的 Patreon 上测试一下。协助当前 https://jcramergraphics.com https://ANGLICOshop.com https://patreon.com/formeractionguys 提供帖子卧底基础知识 |中央情报局间谍安德鲁·布斯塔曼特首先出现在《特种部队新闻》上。
What is Knot Theory? Solve These Puzzles to Find Out
学习结理理论迅速发展领域的基本原理，同时解决了途中的一些难题
