不合现已扩展到了水火不融的地步，首届世界它将电影工业的参与者和电影工业的顾客们敌对起来。
在任何阶段，低空大会都举咱们既可以要求人工，标示也可以要求符号求解器对问题进行建模，并经过符号查找来处理问题。AIR2025由伦敦大学学院汪军、工业MetaGenAI田渊栋等教授联合主办，工业致力于推进智能体系的展开，使其可以自主、适应性强且负责任地运转（会议概况及注册可拜访官网：https://ai-agent-reasoning.com）。
咱们还发现，将于泛化速度与肯定数据量并没有联络，而是与要害数据散布、特别是揣度现实与原子现实的份额密切相关。这很重要——正如咱们在办法化数学中运用AI相同，首届世界咱们也需求开发具有这种才干的模型，可以逐渐将高档证明方针分解为更小的方针。假如你查看Agent的功能，低空大会都举咱们在多个网站类别上对其进行了评价，发现在某些特定类别上转向运用API后，功能有了显着进步。
这儿有一个十分风趣的调查：工业当咱们处理一个更大的模型，比方405B模型时，咱们在强化学习驱动的推理（RLDR）阶段看到了更大的进步。一起，将于咱们期望体系地评价模型和查找算法，并设置参数，以便可以开宣布更适合证明查找的模型。
接下来，首届世界咱们再给它设定一个不同的人物，让它生成一个逻辑推理问题，就可以得到这样的作用。
在这部分，低空大会都举咱们运用了来自机制可解释性文献中的一些规范技术，称为Logitlens。工业推理时刻核算的扩展（即扩展推理时的核算量）对进步这些模型的通用推理才干十分有协助。
从数据上看，将于咱们发现削减后的轨道与原始A*轨道之间的份额越来越高，这意味着从数值上来看，这种状况的确存在。因而，首届世界咱们在grokking期间对许多查看点进行了相似的分析，并盯梢躲藏状况与方针猜测之间的因果联络。
所以，低空大会都举咱们不应该只是生成代码，低空大会都举而应该进行可验证的代码生成——即在生成代码的一起，还要生成代码的办法化规范、以及证明生成的代码契合这些办法化规范的办法化证明。我以为这或许是由于他们用来练习模型的数据具有这种特定的结构，工业而模型在学习进程中会捕捉到这些结构，然后作为一种副作用来操控模型的行为。
