Как ИИ научился думать

Когда ИИ объединил игровой процесс и язык, всё изменилось... Спонсор Brilliant | Воспользуйтесь 30-дневной бесплатной пробной версией и скидкой 20% по ссылке
Моя цель — представить обучение на основе моделей и показать, как понимание языка в последнее время сливается со стратегиями игрового ИИ. От ранних шахматных движков до современных языковых моделей ( OpenAI o1, Google Gemini и т. д.). Мы рассмотрим ключевые прорывы в области игрового ИИ — TD-Gammon, AlphaGo и MuZero — и их вклад в современные архитектуры больших языковых моделей. Особое внимание уделено конвергенции метода Монте-Карло (MCTS) с нейронными сетями и тому, как эти методы трансформировались в современный метод цепочек рассуждений. Deepseek Deep Seek ПОДДЕРЖИТЕ эту работу:   / artoftheproblem   Временные метки: 00:00 вступление 01:00 определение рассуждения 03:57 интуиция 06:35 MCTS 07:40 AlphaGO 09:37 Модели мира 10:36 MuZero 12:45 Цепочка/Дерево мыслей 14:03 RL по рассуждению 15:41 Тест ARC AGI