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有趣的是,使用选项模型进行规划,其数学形式与传统的基于单步动作的价值迭代惊人地相似,只是将“动作”替换为了“选项”,将“单步奖励”替换为了“选项执行期间的累积奖励”。这无疑是一个意义深远的智力里程碑,其影响将是革命性的。所有这一切,都在一个良性的、开放式的发现循环中协同工作:状态特征的发现,激发了问题、选项和模型的发现,而这些新产生的组件又反过来促进了新的、更抽象特征的形成。此外,在另一篇《奖励即
代码里突然蹦出「极」!DeepSeek V3.1被曝Bug,随机生成奇怪的Token
毋庸置疑,这个问题影响还是不小的——这些奇怪字符频繁出现,会让模型在编程、结构化输出等需要精确结果的场景下表现不稳定,也可能干扰信息的准确性。二是模型“偷懒”:在训练时,模型可能找到了一种“捷径”——当它遇到不确定的上下文时,会优先选择一些频繁出现或邻近的 token,从而导致「极」「extreme」这种奇怪的输出频繁出现。只不过近来,随着越来越多开发者上手测试,问题也冒出来了——V3.1 在生成
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