研究人员提出了HeavySkill，这是一种新颖的方法，它将AI代理中的复杂推理概念化，不仅仅是外部协调过程，而是模型参数中的内化技能。该技能通过并行推理和总结的两阶段流程运行，与Best-of-N等传统方法相比，表现出优越的性能。研究表明，通过强化学习可以进一步增强这种重思考技能的深度和广度，为自改进的LLM铺平道路。 AI
影响 提出了一种新的LLM内化技能，可能带来更强大和自改进的推理能力，减少对复杂外部协调的依赖。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，为AI代理推理引入了新的概念框架和实证研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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