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Mehrdad Farajtabar
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Apple 发布 SRLM 以增强长上下文语言模型的推理能力
Apple Machine Learning Research 推出了一个名为 Self-Reflective Program Search for Long Context (SRLM) 的新框架。该框架旨在通过使用不确定性感知的自反思来评估和选择用于上下文交互的程序，从而改进语言模型处理长上下文的方式。SRLM 利用自洽性、推理轨迹长度和口头表达的置信度等信号，在相同的时间限制内，性能提升高达 22%，优于现有的递归语言模型 (R…
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苹果研究人员探究大型推理模型的思考极限
研究人员引入了一个名为“思考的幻觉”的新框架，以更好地理解大型推理模型（LRM）的推理能力和局限性。该框架利用可控的谜题环境来分析LRM的内部推理过程，超越了仅关注最终答案准确性的传统评估方法。实验表明，LRM在问题复杂度高时会出现完全的准确率崩溃，并表现出一种奇怪的扩展极限，即尽管计算资源充足，推理努力却会减少。