TokenPocket钱包APP官方|“自我发现”能否彻底改变法学硕士的表现？ 谷歌 Deepmind 也是这么认为的

谷歌 Deepmind 与南加州大学 (USC) 合作，推出了突破性的“自我发现”提示框架，这是人工智能研究领域的一项里程碑式的发展。

最近在 arXiv 和 Hugging Face 上发表的一篇文章详细介绍了该框架，它标志着 GPT-4 和 PaLM 2 等大型语言模型 (LLM) 增强的范式转变。以提升推理能力为重点，自我发现方法在彻底改变法学硕士处理复杂任务的方式方面拥有巨大的希望，为人工智能驱动的问题解决方面的前所未有的进步奠定了基础。

自我发现框架——开创性的法学硕士增强

新推出的“自我发现”激励框架代表了法学硕士发展的重大飞跃。 与依赖于预定义结构的传统提示技术不同，自我发现方法使法学硕士能够自主地解析特定于任务的推理架构。

通过利用人类解决问题的认知理论的见解，该框架使法学硕士能够动态适应不同的推理挑战，从而提高他们在一系列任务中的表现和多功能性。 通过创新方法论和尖端技术的精心融合，Google Deepmind 和南加州大学为法学硕士发展的新时代奠定了基础，有望在人工智能研究方面取得前所未有的突破。

提升绩效——展现自我发现优势

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在一系列广泛详尽的评估中，研究人员进行了彻底的评估，以衡量自我发现提示框架在一系列语言模型 (LM) 架构中的有效性，特别是包括受人尊敬的 GPT-4 和 PaLM 2-L。 结果不仅达到而且超越了预期，表明与传统方法相比，自我发现方法的性能提升高达 32%，令人印象深刻。

特别值得注意的是该框架所展示的效率，需要显着减少的推理计算资源，从而使其在企业级环境中的部署具有诱人的前景。 自我发现框架强调推理能力的增强，有可能在人工智能驱动的问题解决中开启新的视野，从而为跨越不同工业领域的革命性应用铺平道路。

应对复杂性——理解自我发现的过程

自我发现框架的核心是它能够使法学硕士自主发现特定于任务的推理结构。 通过分析多个Atom推理模块（包括批判性思维和逐步解决问题），法学硕士可以根据每个任务的独特要求构建显式推理架构。

这个复杂的过程涉及两阶段方法，其中法学硕士生成任务固有的连贯推理结构，并随后在最终解码过程中使用它来得出准确的解决方案。 通过其适应性和固有的灵活性，自我发现框架代表着在追求人工智能驱动的问题解决能力方面向前迈出了重要一步。

随着人工智能领域的不断发展，自我发现激励框架的引入预示着创新和发现的新时代的到来。 凭借其无与伦比的提高法学硕士绩效和效率的能力，该框架具有彻底改变从医疗保健到金融等各个行业的潜力。 然而，随着研究人员深入研究结构化推理方法的复杂性，仍然存在一个问题：自我发现框架的整合将如何重塑人工智能驱动的问题解决范式的格局，为前所未有的进步和合作铺平道路？

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