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蒙特卡洛树搜索在线播放_蒙特卡洛罗娱乐网站(2024年11月免费观看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

蒙特卡洛树搜索

阿里在研的对标o1模型的技术： Marco-o1 Marco-o1 结合了链式思维（Chain-of-Thought, CoT）微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）、反思机制以及创新的推理策略，专为解决复杂的现实问题任务而优化。不过目前只是发了论文，还未发布对应的产品。

MetaGPT开源了一款用AI agent设计AI的框架：SELA SELA使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来优化AI设计，它能从实验反馈中学习，在20个机器学习数据集上实现了最优性能 github：网页链接论文：网页链接「MetaGPT」「SELA」AIGCLINK的微博视频

【阿里巴巴开源推理模型Marco-o1】阿里巴巴团队开源了Marco-o1，旨在增强模型的推理能力，并有效应对开放性问题中缺乏明确标准和可量化奖励的挑战。Marco-o1融合思想链微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）和推理行动策略等多项前沿技术。为了训练Marco-o1，研究人员构建一个多元化的数据集组合，包括Open-O1 CoT数据集、以及专为推理任务设计的Marco-o1指令数据集。这些数据集不仅丰富了模型的学习资源，还特别强化其在处理复杂推理任务时的能力。这种灵活性使得模型能够在保证准确性的前提下，根据计算资源的可用性进行自我调节，从而实现性能与效率的最佳平衡。

AlphaGo揭秘：如何胜顶尖？ AlphaGo 真是个传奇，它不仅打败了世界顶尖的棋手，还展示了围棋中的一些绝妙策略。𐟎‰ 很多人以为围棋靠的是记忆定式，但其实不然，关键在于在每一种情况下做出最优的决策。最终目标是利用博弈树在给定的状态下找到最高胜率的下法。𐟌𓊊那么，AlphaGo 究竟是如何实现这一点的呢？𐟤” 这个问题没有直接答案。首先，你无法提前知道对手的策略——对手可能是个围棋国手，也可能只是一个刚学会围棋的新手。如果对手是业余玩家，你可能只需要选择简单的策略就能轻松获胜。但如果是高手，同样的策略就会失效。𐟘… 作为人工智能的杰作，AlphaGo Zero 集成了多种方法。今天，我们重点介绍 AlphaGo 中的蒙特卡洛树搜索（MCTS/Monte Carlo Tree Search），这是所有现代围棋程序中最核心的算法。𐟒ꊊ蒙特卡洛树搜索通过多次模拟博弈来预测最优行动。它的工作原理如下：选择：从当前状态开始，根据一定的策略选择一个未完全探索的节点进行扩展。通常使用 Upper Confidence Bound（UCB）公式来选择节点，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。𐟔 扩展：对选择的节点进行扩展，添加新的子节点代表可能的行动。𐟌𑊦衦‹Ÿ：从扩展后的节点开始，进行随机模拟，直到博弈结束，得到一个结果。𐟎𒊥向传播：将模拟的结果反向传播回根节点，更新路径上节点的统计信息，如访问次数和获胜次数。𐟓ˆ 借助蒙特卡洛树搜索，AlphaGo 能够在庞大的围棋状态空间中进行有效搜索，结合深度神经网络评估棋局和预测落子获胜概率，大大提高了搜索效率和准确性，使其在围棋比赛中战胜了人类最顶尖的棋手。𐟑

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

o1模型在微软的面试中，我被问到了一个非常有趣的问题：如何在O1模型中使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来处理高不确定性或多变环境下的复杂决策。这个问题真是让我眼前一亮，因为它将强化学习、决策树和未来模拟紧密地联系在一起。下面是我对这个问题的思考和一些关键点。基于搜索的决策 𐟔 MCTS主要通过模拟未来可能的结果来探索最有前途的动作。在每个状态下，O1可以模拟未来的动作及其长期效果，探索决策树的不同分支，估计每个动作的预期结果。这种探索方式可以帮助O1在不必穷举所有选项的情况下，搜索广阔的可能性空间。处理顺序决策中的不确定性 𐟎𒊊在需要进行多步决策的任务中，MCTS可以提前规划未来的状态。它允许O1模拟不止下一步的未来状态，这在复杂任务中至关重要，因为当前决策可能不会立即带来高奖励，但可以引导后续更好的结果。通过模拟多个未来状态，MCTS可以帮助O1选择在多阶段中最大化预期奖励的动作。这在诸如策略游戏等任务中尤其重要，早期决策对最终结果有重大影响。与强化学习的结合 𐟒ꊊMCTS可以与O1的强化学习框架结合使用。结合近端策略优化（PPO），MCTS可以用于模拟动作在决策树中的可能结果，并为强化学习模型提供反馈。这些模拟有助于细化策略，提供哪些动作在长期内会带来更好结果的有价值见解。此外，MCTS还可以引导强化学习中的探索过程，聚焦于最有前途的动作，帮助O1更有效地分配计算资源，以提高探索效率。最后，MCTS模拟生成的反馈可以用来更新模型的策略，帮助O1在未来的训练中做出更好的决策。应用示例：游戏决策或长期任务 𐟎在结构化环境中，需要多步规划的游戏场景或复杂任务（例如解决难题、编程任务或复杂的工作流程），O1可以通过MCTS模拟不同的动作序列，评估哪种策略更可能成功。对于每个决策阶段，MCTS通过多次模拟未来可能性，并对结果进行平均，帮助优化每个阶段的动作选择结果。这个问题真是让我对O1模型和蒙特卡洛树搜索有了更深入的理解。希望这些思考能对你有所帮助！

大学生必知的计算机竞赛证书！ 𐟘ᥤ祭槔Ÿ们注意啦！这些计算机学习的小技巧你们一定要知道！ 𐟑‰编程语言选择：Java > Python ≈ C++ > 其他 𐟑‰利用丰富的学习资源，如LeetCode、Codecademy或Khan Academy等平台 𐟑‰加入技术社区，如GitHub、Stack Overflow、Reddit的r/programming等，这些社区可以帮助你学习新技能，解决编程问题，并与全球开发者交流。 𐟑‰学会魔法上网，GitHub就是你的百度 𐟑‰阅读计算机前沿书籍，订阅专业杂志，参加行业会议，跟踪知名博客和论坛，了解最新的计算机行业发展趋势，为未来就业做好准备 𐟑‰学习国外大学公开课程，如MIT、CMU的课程，YouTube上也有相关视频。在此基础上参加一些有深度的大赛或项目，如龙芯杯、香山芯片项目、Kaggle竞赛等。其中Kaggle上的竞赛涉及多个领域，涵盖分类、回归、聚类等多种类型的问题，任何人都可以参加，没有特定门槛，还能获得丰厚的奖金。最重要的是，Kaggle近期更新了非常适合计算机专业的竞赛，快去试试吧！ ✅️ARC Price 2024 ✅️NeurlPS- Ariel数据挑战赛2024 ✅️UM-蒙特卡洛树搜索游戏能力预测竞赛 𐟓–竞赛流程：注册与登录-选择竞赛-数据集-模型构建与训练-提交预测结果-查看排名与反馈 𐟑袀𐟎“如果你想要毕业进大厂、保研、发论文、留学申请，参加Kaggle竞赛都是加分项，对于计算机专业的同学来说，这真的是一个不错的选择！大家赶快准备起来吧，可帮组队，有大佬带队冲金𐟒Œ【kaggle】

如何在Kaggle上找到最佳状态？ 𐟒ᰟ’ᦃ𓨦在Kaggle上取得好成绩？我的建议是，多动手，多尝试，多学习。只要你愿意动手实现每一个能想到的点子，即使暂时实现不了，也要先学习再尝试。记住，松弛有度，劳逸结合才是关键！如何入门Kaggle？掌握基本工具：首先要学会使用Excel和SQL，这两门工具是数据分析的基础。编程语言：Python和R都可以，如果你是新手，建议从Python开始。不知道如何开始？可以看看这个教程。从练习项目开始：如果你从未独立做过一个数据分析项目，那就从Getting Started（练习项目）开始吧。这些项目难度低，还有很多社区教程可以参考，帮助你提高。比如经典的泰坦尼克号项目。持续学习：利用Kaggle Notebooks查看高分解决方案，学习数据处理和模型构建技巧。然后在本地环境中复现这些解决方案，理解每一步的作用。必看的数据集推荐 TripAdvisor Hotel Reviews 描述：包含多店评价的数据集，星级评级为1到5。用途：训练分类模型，进行文本分析和自然语言处理。 Mobile Price Classification 描述：包含大量数据特征的手机价格分类数据集，数据种类繁多，遵循各种分布模式。用途：处理大量数据，进行各种数学计算和统计。 Melbourne Housing Market 简介：墨尔本住房市场数据集，包含数字、分类和地理数据（纬度和经度）。 Kaggle的魅力与挑战 Kaggle是一个汇聚全球数据科学家和机器学习专家的平台，对留学申请、找工作等都有很大帮助。成绩出色的参赛者甚至有机会直接被发offer，大厂招人时也会留意这方面有出色成绩的求职者。 9-12月有哪些Kaggle竞赛？ 𐟌ŸUM - 蒙特卡洛树搜索游戏能力预测竞赛 ARC Prize 2024 NeurIPS - Ariel 数据挑战赛 2024 CMI — Problematic Internet Use NeurIPS - Ariel 数据挑战赛 2024 这些竞赛不仅含金量高，奖金也非常丰厚。感兴趣的小伙伴们赶紧报名吧！𐟏†

特斯拉FSD算法端算力端芯片端数据端感知决策一体化机会研究：FSD软硬件全链路闭环技术端快速进化。特斯拉FSD是一套包含感知、规控、执行在内的全链路自动驾驶软硬件架构，在算法、算力、数据、芯片等层面实现了高度集成。FSD技术端快速进化，V12为首个端到端自动驾驶系统，能够模拟人类驾驶行为，实现感知决策一体化。特斯拉Robotaxi即将正式推出，有望成为特斯拉发展历程重要里程碑。算法端：创新算法优化实现高效神经网络推理。1）感知模块，采用HydraNets架构，整合多个视觉识别任务到单一网络，通过BEV+Transformer技术，实现对车辆周围环境的感知；2）规划模块，引入基于神经网络的规划模块和蒙特卡洛树搜索，提高自动驾驶决策质量。通过算法端全栈自研，特斯拉以低成本感知硬件实现高阶智驾能力，快速优化迭代自动驾驶算法。算力端：布局Dojo超级算力支撑远期算力需求。特斯拉从算力芯片开始，完整构建Dojo超级计算机系统，以处理自动驾驶所需海量数据，旨在摆脱对英伟达GPU的依赖，为远期算力瓶颈进行前瞻布局。其中，自研D1芯片作为Dojo核心，采用存算一体架构，高效优化数据传输和处理效率，为AI训练提供强大支持。芯片端：自研FSD芯片集成高效计算能力。特斯拉自动驾驶硬件平台HW1.0、HW2.0分别与Mobileye、英伟达合作推出，2019年推出HW3.0系统，正式转向硬件平台全面自研，下一代全自动驾驶硬件AI5预计将于2025年下半年投产。特斯拉自研FSD芯片采用异构设计，计算性能和高效的数据处理能力卓越。通过芯片自研，特斯拉能够实现硬件方案的持续快速迭代，与软件算法进行更好的整合，从而实现更优的系统性能。数据端：自动化数据闭环优化数据驱动训练。1）自动标注，特斯拉开发自动标注系统生成4D标签，实现人工与机器相结合的数据标注，大幅提高标注效率；2）仿真模拟：构建虚拟仿真空间，安全且高效地重现和构建极端及复杂场景以进行算法训练，赋能模型迭代；3）数据引擎，特斯拉将采集的数据通过影子模式筛选出具有语义信息的有效数据，回传至云端，实现数据和模型持续优化。特斯拉形成综合训练数据集，用于训练车端的在线模型，形成闭环的数据流，实现自动驾驶系统的持续优化。 FSD技术端快速进化实现感知决策一体化。2023年12月，特斯拉正式推出FSD Beta V12，是首个实现端到端AI自动驾驶的系统，采用单一深度学习模型处理从原始输入到驾驶决策的全过程，提升自动驾驶的效率和适应性。特斯拉FSD快速进化，V13即将10月推出，有望于2025Q1进入中国和欧洲，智能驾驶拐点已至。 FSD技术端快速进化，“We,Robot”发布会惊呆天下，Robotaxi即将推出，有望成为特斯拉发展历程重要里程碑，并与FSD V13发布形成共振，共同成为板块强劲催化，智能驾驶奇点已至。欢迎深研深挖投资并购整合重组机会：1）智能驾驶-【伯特利、德赛西威、经纬恒润-W、科博达】+智能座舱-【上声电子（智能声学）、继峰股份（智能座椅）、光峰科技（车载光学）】；2）T链-【拓普集团、新泉股份、爱柯迪、旭升集团、双环传动、岱美股份、银轮股份】。

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