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　　是一款模拟经营策略游戏ღ✿★，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验ღ✿★。该游戏采用唯美的水墨画风ღ✿★，将中国风元素融入游戏场景ღ✿★，为玩家带来极致的视觉享受ღ✿★，让您沉浸其中ღ✿★，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美ღ✿★。在游戏中上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，玩家将扮演一位祖师ღ✿★，开宗立派ღ✿★，培养一众有趣的弟子ღ✿★，帮助他们渡劫成仙ღ✿★。每位弟子都拥有独特的命格和属性ღ✿★，个性迥异ღ✿★，让您体验到千奇百怪的修仙生活ღ✿★。

　　与此同时ღ✿★，艾弗森贝博平台下载电视版下载还拥有独特的挂机机制ღ✿★，您可以将游戏放置在后台ღ✿★，解放双手ღ✿★，让弟子们自动修炼控股集团ღ✿★，ღ✿★、渡劫上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，贴心呵护您的修仙门派ღ✿★。宗门地产建设也是游戏的重要内容ღ✿★，您可以自由摆放ღ✿★，打造属于自己的修仙宗门ღ✿★，创造仙门人的理想家园ღ✿★。从山海异兽到一石一木上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，处处充满着古韵仙风ღ✿★，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中ღ✿★。

　　2023年ღ✿★，业界还在卷Scaling Lawღ✿★，不断突破参数规模和数据规模时ღ✿★，微软亚洲研究院张丽团队就选择了另一条路径ღ✿★。

　　本期「大模型创新架构」主题访谈ღ✿★，量子位邀请到rStar-Math作者微软亚洲研究院首席研究员张丽ღ✿★，聊聊突破大模型智商上限上体育课课用跳D的感觉ღ✿★、奖励模型以及System2背后的故事ღ✿★。

　　张丽ღ✿★，MSRA系统研究组首席研究员ღ✿★，微软LongRoPE及rStar系列工作项目leaderღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：一直以来我们主要沿着如何提升大语言模型的智商这个大方向在持续做研究ღ✿★，具体分两个方向ღ✿★：

　　我们2025年1月发布的rStar-Math工作ღ✿★，简单说是第一个公开通过蒙特卡洛搜索算法ღ✿★，让7B模型实现了接近OpenAI o1级别的数学推理能力的工作ღ✿★。

　　我们当时做这个工作的时候ღ✿★，整个行业趋势还是在卷scaling law不朽情缘游戏ღ✿★，认为模型size越大ღ✿★，数据量越多ღ✿★，效果越好ღ✿★。

　　但我们发现ღ✿★，尽管隔一段时间就有新体量的模型推出ღ✿★，但实际上模型的数学深度推理能力一直没有显著提升ღ✿★。

　　2022年11月ChatGPT出来时ღ✿★，大家都被震惊了ღ✿★，但是我们发现它仍然在有些方面做得不够好ღ✿★。

　　作为研究员ღ✿★，我们比较注重逻辑推理思考能力ღ✿★，所以很自然会希望大语言模型能像我们一样具备很强的推理能力ღ✿★。

　　一是希望模型在解题时能够利用很长的“草稿纸”ღ✿★，所以我们做了LongRoPEღ✿★，拓展大模型长文本的推理窗口ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：可能是我们吧ღ✿★。更准确地说ღ✿★，当我们想定义这种能力时ღ✿★，从人脑认知科学中找到了这个可以类比的词ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：我们觉得ღ✿★，大语言模型真正要落地应用ღ✿★，或者实现通用ღ✿★，其他能力可能都好说ღ✿★，智商或推理能力才是最关键因素ღ✿★。

　　看各行各业的顶尖人才不朽情缘官网ღ✿★，他们的专业领域不同ღ✿★，有人擅长解数学题ღ✿★，有人擅长写代码上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，有人写作或口才好ღ✿★，但本质上他们都有很强的推理能力ღ✿★，这就是智商ღ✿★。

　　量子位ღ✿★：rStar-Math在研究过程中模型自己涌现出了self-reflection能力ღ✿★，这意味着什么？

　　MSRA张丽ღ✿★：这其实并不是有意为之ღ✿★，是意外收获不朽情缘游戏ღ✿★。后来想想ღ✿★，可能间接验证了self-reflection是提升大模型智商的关键能力这一点ღ✿★。

　　我们确实没有刻意追求复现“aha moment”ღ✿★，但这在当时确实是个机会ღ✿★，很多团队都想复现ღ✿★，最后发现强化学习可以激发出这种能力ღ✿★。

　　在解决复杂问题过程中ღ✿★，模型发现用了self-reflection后效果更好ღ✿★，蒙特卡洛算法就会把这些标记为高质量数据ღ✿★；

　　如果是强化学习ღ✿★，模型发现用了self-reflection后能答对ღ✿★，就会给这个策略更高分数不朽浪漫试玩平台官网ღ✿★。ღ✿★。最终结果都是让模型涌现出这种能力ღ✿★。

　　感觉有点“破圈”效应ღ✿★。学术圈通常只有做同方向的人才会关注你的工作ღ✿★，但那时很多不做这个方向的同事朋友都发微信说某某看了我们工作想认识一下ღ✿★，这种情况很少见ღ✿★。

　　还有很多媒体ღ✿★，国内外的ღ✿★，都要采访我们不朽情缘游戏ღ✿★。在X上也有大量讨论ღ✿★，一些人给了很高评价ღ✿★，认为用7B模型就能达到OpenAI o1级别表现非常不可思议ღ✿★。

　　也有人讨论2025年会不会是小模型的时代ღ✿★，还引发了关于scaling law与其他路线的新一轮辩论ღ✿★。

　　一开始在DeepSeek R1和Kimi 1.5出来之前ღ✿★，主要质疑是“小模型能力怎么会这么强”以及“这个方法能否泛化到其他任务”ღ✿★，所以后来我们开源了代码和数据ღ✿★。

　　后来ღ✿★，DeepSeek R1和Kimi 1.5出来了上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，有人开始讨论复现OpenAI o1效果到底是否真的需要蒙特卡洛搜索ღ✿★。这些质疑都很合理ღ✿★，因为每个人观点不同ღ✿★。

　　当时我们没有进行任何训练不朽情缘官方网站ღ✿★。ღ✿★，甚至没有训练奖励模型ღ✿★，只是在小模型上应用蒙特卡洛搜索算法ღ✿★，发现效果非常好ღ✿★，甚至能与做了特殊微调后的模型效果相当ღ✿★。

　　因为System2是更高级的思维模式ღ✿★，有一定门槛ღ✿★，策略模型不能太差ღ✿★，而小模型作为策略模型本身就较弱ღ✿★。

　　所以为了解决小模型效果不理想的问题ღ✿★，如幻觉等ღ✿★，我们唯一做的就是加了code-augmented CoTღ✿★，尽量让蒙特卡洛搜索算法效果发挥到极致ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：目前还没看到这种趋势ღ✿★，大多数人还是在做强化学习ღ✿★。不过我知道一些其他领域的人也在尝试蒙特卡洛搜索算法ღ✿★。

　　由于我们的工作受到关注ღ✿★，有人联系我们ღ✿★，希望将这种方法应用到金融或医疗领域ღ✿★。一些实际场景需要较小的模型ღ✿★，他们可能会考虑我们的方法ღ✿★。

　　量子位ღ✿★：你们做了scaling law实验吗？有看到你们的工作随着参数量增加效果的变化趋势吗？

　　MSRA张丽ღ✿★：主要有两点ღ✿★。第一是code-augmented CoTღ✿★，虽然最初是为小模型设计的ღ✿★，但对更大模型也有用ღ✿★。

　　第二是我们用了过程奖励模型配合蒙特卡洛搜索算法ღ✿★，会做很多rolloutღ✿★，给不同步骤和每个trace打分ღ✿★。

　　对于复杂逻辑推理问题不朽情缘游戏ღ✿★，比如数学证明也很难做好的奖励模型ღ✿★，因为它不只是结果对就行ღ✿★，必须每一步证明都正确ღ✿★，需要一个非常严格的过程奖励ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：首先ღ✿★，奖励模型比策略模型更难做ღ✿★。奖励模型是强化学习多年来始终未完全解决的问题ღ✿★。

　　其次ღ✿★，奖励模型在强化学习中容易出现reward hacking问题ღ✿★。策略模型可能会用各种方法骗过奖励模型ღ✿★，实际上输出的答案并不好ღ✿★。

　　这导致强化学习无法持续进行ღ✿★，所以很多做强化学习的研究者会拿掉奖励模型ღ✿★，但本质上还是因为奖励模型目前没有很好的解决方案ღ✿★。

　　在一般问题中ღ✿★，奖励模型不那么准确可能还能接受ღ✿★，但在数学问题中ღ✿★，一步错误就会导致最终答案完全错误ღ✿★。

　　rStar-Math本质上是一种思路ღ✿★，我只需要知道每次rollout的结果是对还是错就可以应用ღ✿★。

　　当最终结果正确时ღ✿★，我就认为这次rollout中的每个步骤都有贡献不朽情缘游戏ღ✿★，就会返回给它们打分ღ✿★，然后进行更多rolloutღ✿★。

　　如果中间某个节点每次都能导向正确答案ღ✿★，那可能是个正确步骤ღ✿★；如果经常导向错误答案ღ✿★，可能就是错误步骤ღ✿★。

　　它唯一的门槛是在rollout到根节点时需要判断这次outcome是否正确ღ✿★，这个门槛并不高ღ✿★，所以应用场景其实很广ღ✿★，泛化性没有问题不朽情缘游戏ღ✿★。

　　目前有一些第三方联系我们ღ✿★，比如有家公司想用这个模型做数学AI教育ღ✿★，还有国外一些知名实验室希望在代码类和数学证明方面合作ღ✿★。

　　有趣的是ღ✿★，还有一家智能车厂商联系我们ღ✿★，希望用我们的算法在他们的模型上复现ღ✿★，让我们帮助解答一些问题ღ✿★。

　　量子位ღ✿★：您看好rStar-Math在工业级模型上落地吗？在通用场景中ღ✿★，蒙特卡洛搜索算法的搜索空间会不会太大？

　　对通用任务ღ✿★，它可以用但不一定是必要的ღ✿★。普通大模型一次回答可能就足够接受ღ✿★，不需要再用System2去多次搜索ღ✿★。

　　多搜索几次可能找到比一次回答更好的答案ღ✿★，但两者差距可能不大ღ✿★，从性价比上考虑可能必要性不会特别高ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：关于长文本ღ✿★，我们之前做LongRoPE时从算法层面提供了让预训练模型文本窗口可以拓展到无限的方案ღ✿★。

　　但要真正扩展到那么长的长度ღ✿★，还需要解决效率问题以及长文本数据和算力问题ღ✿★，这些不是我当前阶段关注的重点ღ✿★。

　　第二是进一步提升策略模型能力ღ✿★，希望它能学会更像人类的高级推理方式ღ✿★，比如主动提问或self-reflection之外的其他推理方式ღ✿★。

　　第三是扩展任务领域ღ✿★，除了数学外ღ✿★，我们还想扩展到高难度的代码推理任务ღ✿★，最终实现通用的深度推理能力ღ✿★。

　　MSRA张丽ღ✿★：我认为是的ღ✿★。数学推理基本上是大语言模型中最要求程序执行能力和逻辑严谨性的任务类型ღ✿★。

　　量子位ღ✿★：有种说法认为大家对提升数学能力的研究更多是因为它结果唯一ღ✿★、数据全且易验证ღ✿★，数学能力一定代表智商天花板吗？

　　MSRA张丽ღ✿★：数学任务确实更容易着手研究上体育课课用跳D的感觉ღ✿★，效果更容易验证ღ✿★，但要真正提升数学推理能力并不容易ღ✿★。

　　比如FrontierMath这个高难度数学基准测试ღ✿★，由多名数学家出题ღ✿★，目前最强的模型在上面的准确率也只有2%左右ღ✿★。

　　除了培养弟子和建设仙门外ღ✿★，游戏还包含了炼丹ღ✿★、炼器ღ✿★、仙田等多种修仙玩法ღ✿★，让玩家体验到修仙的方方面面mg不朽情缘官网ღ✿★，ღ✿★。

　　游戏内置丰富的社交系统ღ✿★，玩家可以与其他玩家组成联盟ღ✿★，共同对抗强敌ღ✿★，体验多人合作的乐趣ღ✿★，增加了游戏的可玩性和趣味性ღ✿★。

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