Q*

虽然 Q* 的提出已经过去大半年了，昨晚偶然看到 X博主 kimmonismus 这篇关于 Q* 的文章，翻译了一下重新回顾一下。Q* 是一种尚未公开的人工智能算法，可能代表了通向人工通用智能（AGI）的重要突破。该算法结合了 Q-learning 和 A* 搜索，旨在提高 AI 的推理能力和自学习能力。通过实现系统 2 思维，Q* 使 AI 能够进行复杂的多步骤推理，从而克服当前大型语言模型（LLMs）中的逻辑错误（即“幻觉”）。尽管关于 Q* 的具体细节尚不明确，但其潜在能力引发了广泛关注和讨论。 Q 的背景*： Q* 尚未正式发布，OpenAI 对其信息保持保密。最初的传闻出现在 2023 年 12 月，报道称 OpenAI 在其研究设施取得了科学突破，首次实现了模型的自我学习能力。 Q* 可能是通向 AGI 的关键，AGI 被定义为在大多数经济上有价值的任务中超越人类的自主系统。 技术细节： Q* 结合了 Q-learning 和 A* 搜索算法，前者使 AI 能够通过试错学习做出决策，后者用于寻找最优路径。 Q* 允许 AI 在没有外部干预的情况下自我学习，例如，通过解决数学问题来展示其推理能力。 系统 2 思维： 该算法强调复杂思维过程，要求 AI 逐步、迭代地解决问题，类似于人类的系统 2 思维（System 2 thinking）。 通过将思维过程分解为更小的步骤，Q* 可以减少错误并提高输出的准确性。 潜在应用： Q* 的成功可能会使 AI 在科学研究等领域具备更强的推理能力。 该算法的开发可能会导致新的 AI 系统，能够执行复杂的推理任务，进一步推动 AGI 的进程。 未来展望：...