FBT研究揭示潜在推理链启用条件
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FBT研究揭示潜在推理链启用条件
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AI 综述
waxhn团队发布Full Bandwidth Transformer（FBT）研究称，该模型仍偏好显式思维链，但在强化学习压力和长度惩罚下，会更多调用潜在推理链；部分任务中，这种调用有助于模型外推。研究还分享了在FBT上进行on-policy强化学习的技巧。
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最新进展11月8日 20:41
Full Bandwidth Transformer 研究：RL 压力下潜在链才被启用报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- AGI HuntFull Bandwidth Transformer 研究：RL 压力下潜在链才被启用
waxhn 团队发布 Full Bandwidth Transformer（FBT）研究，探讨模型在 RL 压力下如何使用 latent chain。FBT 仍偏好显式 CoT，但在长度惩罚下会更多调用 latents；部分问题中，latents 的使用有助于实现外推，文章还分享了在 FBT 上进行 on-policy RL 的技巧。
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