Нейросети переходят от запоминания к рассуждению
Современные нейросети переходят от статического запоминания к динамическому рассуждению во время инференса, используя цепочки мыслей и алгоритмы поиска по дереву. Это требует новых методов обучения с пошаговой оценкой и меняет экономику вычислений, делая модели более точными, но ресурсоёмкими.
Современные нейросети переходят от статического запоминания к динамическому рассуждению во время инференса, используя цепочки мыслей и алгоритмы поиска по дереву. Это требует новых методов обучения с пошаговой оценкой и меняет экономику вычислений, делая модели более точными, но ресурсоёмкими.
Методы пошагового обучения, GRPO и MCTS можно использовать для построения более точных и самокорректирующихся AI-агентов с эффективной оркестрацией и контролем качества вывода.