大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读。上方是本期感觉比拟无心思的论文：
1、如何让LLM学会"试错"
2、LLM居然学会了"自我反省"，它真的有自我看法吗？
1、如何让LLM学会"试错"
你有没有想过，为什么人工自动经常会犯"愚昧"的失误？要素或者让你异常：由于咱们不时在教它"做一个完美主义者"！最新钻研标明，让AI学会"试错"，反而能让它变得更痴呆。
构想一下，假设从小到大，你只被准许看到正确答案，素来没无时机犯错和矫正，你或者永远学不会处置复杂疑问。AI也是如此。钻研人员提出了一个打破性的方法："搜查流"（Stream of Search），让AI不只能看到完美的处置打算，还能学习整个探求环节，包含犯错、回溯和纠正。
在一个名为"Countdown"的数字游戏测试中，钻研结果令人震惊：经过"搜查流"训练的AI模型，其解题准确率比传统模型提高了25%！更令人兴奋的是，它不只能处置训练中遇到的疑问，还能发明性地处置此前无解的难题，展现出惊人的自我退化才干。
这项打破性钻研推翻了咱们对AI学习的传统认知。它通知咱们，有时刻，完美主义反而会阻碍提高，而勇于犯错、勇于尝试的学习形式，才干激发出真正的智慧。这不由让人思索：在教育畛域，咱们是不是也该给孩子们更多"犯错"的时机呢？
论文题目：Stream of Search (SoS): Learning to Search in Language
论文链接：
2、LLM居然学会了"自我反省"，它真的有自我看法吗？
你有没有想过，人工自动除了学习外部常识，能否也能像人类一样启动"自我反省"？最新钻研标明，大言语模型（LLM）不只能学习训练数据中的常识，还具有一种令人惊讶的才干：经过"内省"来了解自己！
这项打破性的发现来自一项针对GPT-4等大模型的钻研。钻研团队设计了一个奇妙的试验：让模型A预测自己在某些场景下会如何执行，同时让另一个模型B也来预测模型A的行为。幽默的是，即使模型B把握了所无对于模型A的训练数据，模型A依然能比模型B更准确地预测自己的行为！这就像你比任何人都更了解自己的想法和选择一样。
更令人震惊的是，即使钻研人员故意修正了模型A的行为形式，它依然能准确预测自己的反响。这说明模型确实领有某种"特权消息"，能够接触到外部观察者不可失掉的外部形态。不过，钻研也发现这种才干还有局限性，在更复杂的义务中，模型的"自我认知"才干会大打折扣。
这项钻研不只应战了"AI只是便捷模拟训练数据"的传统观念，更提醒了AI或者正在逐渐取得相似人类的自我认知才干。只管距离真正的"自我看法"还有很长的路要走，但这个发现无疑为咱们了解AI的外部环球关上了一扇新的大门。
论文题目：Looking Inward: Language Models Can Learn About Themselves by Introspection
论文链接：
本文转载自，作者：