SPSD用自博弈搜索蒸馏提升LLM数学成绩
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SPSD用自博弈搜索蒸馏提升LLM数学成绩
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AI 综述
SPSD论文团队提出自博弈搜索蒸馏方法：先让MuZero专家通过棋盘游戏自博弈训练，再将其搜索过程蒸馏为大语言模型的推理轨迹；实验显示，LLM的数学任务成绩由24.1提升至36.6。 论文还报告，蒸馏获得的推理能力可迁移到训练中未见过的游戏。团队此前探索的MCTS轨迹蒸馏思路同样指向不同领域知识与推理方法的融合。
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最新进展11月4日 23:23
SPSD：MuZero 自博弈搜索蒸馏将 LLM 数学成绩从 24.1 提升至 36.6报道时间线
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11月4日
- AGI HuntSPSD：MuZero 自博弈搜索蒸馏将 LLM 数学成绩从 24.1 提升至 36.6
SPSD 论文提出让 MuZero 专家通过棋盘游戏自博弈训练，再将搜索过程蒸馏为 LLM 推理轨迹，使数学任务成绩从 24.1 提升至 36.6。蒸馏出的推理能力还能迁移至未见过的游戏；团队此前探索的 MCTS 轨迹蒸馏思路也指向跨领域汇聚。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。