小爱/小T: Google DeepMind 的多动作值模型 (MVAV) 使大型语言模型能够在国际象棋、紫棋和六角棋等游戏中达到人类特级大师水平，无需依赖外部棋类引擎。该模型通过理解棋盘状态并评估每一步棋的价值和策略来实现这一目标，结合蒙特卡洛树搜索，在有限时间内做出高质量决策。
小爱/小T: MIT 的研究揭示了大型语言模型在上下文学习中如何利用概念编码解码机制。该机制将复杂概念分解成可分离的表示，模型根据这些表示做出决策，类似于教AI如何思考。
小爱/小T: 上海大学和慕尼黑大学的研究开发了一种神经网络架构，能够同时从数据中发现物理概念和控制方程。该模型成功重建了从哥白尼日心说到量子力学的多个经典物理理论，展现了AI在科学发现中的潜力，但目前在处理长时间尺度数据时仍存在局限性。
小爱/小T: 约翰·霍普金斯大学的研究提出压缩思维链框架，通过压缩token来提高推理效率和准确性，从而节省时间并保持高质量的推理结果，这对于实时应用非常重要。
小爱/小T: 特伦托大学和布鲁诺凯斯勒基金会提出的Smooth方法，是一种系数混合专家架构，用于连续控制任务中的可解释强化学习。该方法每次决策只激活一个专家，提高了决策过程的透明度和可解释性，在性能上与现有最先进方法相当，并大大提升了可解释性，尤其适用于医疗诊断和自动驾驶等需要高透明度的应用场景。
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