标签：贝叶斯自适应强化学习

段落一 近期，西北大学与谷歌DeepMind团队合作提出了一种全新的框架——贝叶斯自适应强化学习（BARL），首次深入解析了大型语言模型（LLM）在推理过程中的反思行为。这一研究不仅回答了“为什么、如何以及何时需要反思”的问题，还为数学推理能力的全面提升提供了新的解决方案。 段落二 研究人员通过对比传统强化学习（RL）和BARL的效果发现，在完成特定任务时，例如“要求模型在三步内输出三个连续相同字符”，传统RL方法往往固守单一策略，而BARL则能够灵活排除无效假设并切换新策略。此外，在数学推理任务中，BARL展现出更高...