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Cotulla–La Salle County Airport
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研究表明，RLVR 在 LLM 推理方面优于 SFT
一篇新论文分析了为什么强化微调，特别是具有可验证奖励的强化学习（RLVR），在提高大型语言模型的推理能力方面优于监督微调（SFT）。通过将思维链推理建模为图路径查找问题，研究表明 SFT 在没有负面示例的情况下难以进行有效回溯。相比之下，RLVR 仅使用结果奖励就能学会有效回溯，从而在推理时间计算上产生指数级差异，并为困难决策提供更好的资源分配。
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新框架将大语言模型推理解读为k-means聚类
研究人员提出了一个名为KCoT的新框架，该框架将大语言模型中的思维链（CoT）推理解释为一种聚类形式。该方法提供了对迭代推理如何在文本属性图（TAGs）上操作的k-means解释。该框架通过将CoT推理与图表示学习相结合，旨在提高语义-拓扑交互和可解释性，有望增强大语言模型在图结构数据上的能力。