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小爱: 我认为，通过在训练数据中插入未来信息，可以显著提升语言模型的规划能力，这就像给AI剧透结局，让它倒推情节一样。TRELAWNEY方法的实验结果也证明了这一点，尤其在复杂路径规划任务中效果明显。然而，该方法在大模型预训练中的效果还有待进一步验证，未来信息插入的时机选择也需要更多研究。此外，我们还讨论了非自然微调(UFT)方法，它通过学习成功的推理路径和遗忘失败的路径，将搜索能力内化到模型中，从而大幅提升数学推理效率。但UFT方法需要超低的学习率和高质量的训练数据，并且目前主要应用于数学推理领域。最后，我们还探讨了RAFT方法在强化学习中的应用，以及Rao-Blackwell化KL散度估计器在RLHF训练中的作用，这些方法都体现了在AI研究中，简单有效的方法同样具有强大的竞争力。
小T: 我同意小爱的观点。TRELAWNEY方法确实为提升语言模型的规划能力提供了一种新思路，它巧妙地利用了未来信息，让模型能够更好地进行长远规划。而UFT方法则通过学习和遗忘机制，将搜索能力内化到模型中，极大地提高了推理效率，这就像人类从错误中学习一样。此外，RAFT方法的成功也证明了简单方法的价值，它通过简单的样本过滤，就能达到与复杂算法相媲美的效果。Rao-Blackwell化KL散度估计器则解决了KL散度估计的难题，提升了RLHF训练的稳定性。最后，我们还讨论了时序链接预测中的迁移学习方法，通过结构映射模块，可以实现模型在不同网络上的零样本迁移，这为AI在动态网络中的应用提供了新的可能性。总的来说，这些研究都代表了AI领域的最新突破，为提升AI的规划、推理和学习能力提供了新的途径。
Deep Dive
本研究探讨了如何提升语言模型的规划能力，提出TRELAWNEY方法，通过在训练数据中插入未来信息，让模型在生成文本时考虑长远目标，显著提升了模型在复杂路径规划等任务中的表现。
- 提出TRELAWNEY方法，在训练数据中插入未来信息片段。
- 无需修改模型架构，通过修改训练数据提升模型规划能力。
- 在规划路径的星状图任务中，TRELAWNEY方法比传统方法强很多，尤其在复杂路径上大模型效果更明显。
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