Q-star计划的更多细节

最新推荐文章于 2025-12-15 11:45:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 11:45:10 发布 · 1k 阅读 · 25 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能 #AIGC #agi

本文探讨了Q-star计划，重点在于其如何使LLM（大型语言模型）具备更强的决策能力和可能引发的意识问题。Q-star涉及到Policy LLM、Value LLM、图搜索和真理信号确认机制，其中Policy LLM和Value LLM能够互相进化并影响知识库。杨丽坤认为这只是强化学习策略的变化，而马斯克提出了Q函数公式。文章指出，ORM和PRM是奖励模型的不同形式，PRM提供更密集的反馈。图搜索用于保持任务目标的准确性，而真理信号和确认机制则尝试解决LLM对未知问题的处理。作者警告，随着这些技术的发展，如何确保最佳知识对人类有益成为一个重要问题。

继续探讨点Q*相关的话题，这个应该是目前X和Reddit上比较火的话题了，其实就是关于Q*的方法是不是让LLM变得会产生意识，会产生自己的好恶和对人类的偏见,关于Q-star的一些介绍可以看我上一篇的扫盲帖

RLAIF方法与传说中的函数'Q'，揭露OpenAI那不为人知的Qstar计划 (qq.com)

       我其实对这种人工智能可能毁灭人类的事情是有隐隐的担忧的。我和媳妇说，我觉得我从事的职业非常危险，可能会毁灭人类，当我媳妇了解了整件事情的前因后果的时候，她说：“你担心都有点多余了，就你的水平，OpenAI连访客卡都不会发给你，保安都不让你进门，人家开发人家的，跟你一毛钱关系都没有，你配担忧吗？”，我觉得她这话也没毛病，然后我的自责感就消失了......

       现在很多大佬也都参与到了对Q*的讨论，杨丽坤和马斯克是肯定在的

Image

     

最低0.47元/天 解锁文章
周博洋K
关注
【AI大模型：前沿】47、Q-Star(*)深度解析：OpenAI的AGI突破？从技术原理到争议全景
专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
07-22 1569
OpenAI神秘项目Q-Star解析：突破性AI还是潜在威胁？ 2023年11月，OpenAI内部关于Q-Star项目的警告信引发震动，导致CEO奥特曼短暂解雇。这一传闻融合强化学习（Q-Learning）与启发式搜索（A*算法）的技术，据称在数学推理中实现100%准确率，并具备递归自我优化能力，4秒内可执行7800万次神经网络调整。其突破在于将AI从“统计猜测”转向逻辑推理，通过自主验证和跨领域泛化展现类AGI特质。尽管OpenAI未公开确认，Q-Star已引发两极争议：支持者视其为AGI关键突破，反对者
强化学习入门：从Q-learning到Deep Q Network
AI天才研究院
04-12 864
本文旨在为读者提供强化学习的基础知识和实践指导，特别关注从传统Q-learning到深度强化学习的演进过程。内容涵盖强化学习的理论基础、算法实现和实际应用，适合希望系统学习强化学习的开发者和研究人员。文章首先介绍强化学习的基本概念，然后详细讲解Q-learning算法及其数学基础。接着探讨如何将深度学习与Q-learning结合形成DQN，并提供完整的代码实现。最后讨论实际应用场景和未来发展方向。强化学习(Reinforcement Learning)：一种通过与环境交互学习最优行为的机器学习范式。
一文总览OpenAI o1相关的技术：从CoT、Quiet-STaR、Self-Correct、Self-play RL、MCTS等到类o1模型rStar-Math
热门推荐
结构之法 算法之道
10-12 6万+
可能是去年写或讲的关于ChatGPT原理的文章和课程，影响力太大了导致​​自从OpenAI o1出来后，每过两天，就有朋友问，“校长 o1啥时候出解读或课程”，实在是各个大模型项目上的事情太多，加之近期一直在抠机器人(比如本博客内连发了五篇机器人相关的文章，再不刻意强插一下比如o1，真的很难停下来)但，今天又有朋友来问，故，准备并行开写o1了一开始，我主要是看的这几个资料但随着本文越写越深，挖出来的相关资料也越来越多，我会竭尽所能，确保本文具备以下两大特征。
风格迁移篇--StarGAN v2：多域多样图像合成
m0_61985580的博客
07-14 5490
一个好的图像到图像转换模型应该学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下属性：1）生成图像的多样性和2）跨多个域的可扩展性。
Quiet-STaR翻译系统：多语言转换中的思维协调
gitblog_01034的博客
10-06 887
你是否在使用普通翻译工具时遇到过语义失真、文化梗丢失或专业术语翻译错误的问题？Quiet-STaR（Language Models Can Teach Themselves to Think Before Speaking）翻译系统通过创新的"思维协调"机制，让AI在生成最终译文前先进行内部逻辑推理，显著提升了多语言转换的准确性和流畅度。本文将带你了解这一革命性技术的工作原理、核心优势及实战应用。...
Quiet-STaR数据格式：JSON到Tensor的转换流程
gitblog_00757的博客
10-06 981
Quiet-STaR（Language Models Can Teach Themselves to Think Before Speaking）作为一种创新性的语言模型训练框架，其核心在于实现思考过程（Thought）与输出内容（Response）的分离训练。数据格式转换作为模型训练的首要环节，直接影响模型理解任务结构和学习效果。本文将系统拆解从原始JSON数据到模型输入Tensor的完整转换流...
Quiet-STaR教育应用：智能辅导系统思维可视化
gitblog_00201的博客
10-06 709
在传统课堂中，教师往往难以追踪每位学生的思考过程，导致个性化辅导效率低下。Quiet-STaR（Quiet Self-Training with Reasoning）技术通过让语言模型在生成答案前"自我思考"，为教育场景提供了突破性的解决方案。本文将展示如何利用这一技术构建可视化的智能辅导系统，帮助教师洞察学生思维路径，实现精准教学干预。 ## 技术原理：思维过程的"无声独白" Quiet-S...
LLM漫谈（五）| 从q star视角解密OpenAI 2027年实现AGI计划
wshzd的博客
03-22 1869
Q*的下一阶段，最初是GPT-6，但后来更名为GPT-7（最初于2026年发布），但因埃隆·马斯克最近的诉讼而被搁置，Q*2025（GPT-8）计划于2027年发布，实现完全AGI。尽管GPT-4发布于2023年3月，略晚于Igor Baikov声称的12月至2月窗口期（我认为这是OpenAI故意抹黑Igor的泄露），但Bing ChatGPT（基于GPT-4）实际上是在2023年2月发布的，这清楚地表明Igor声称的窗口期是有效的，很可能在最后一分钟被惊慌失措的OpenAI更改了。
[NeurlPS 2022] STaR 开源代码实现解读
skysys的研究小屋
12-08 1329
结合代码以及论文解读现在重新来理解论文。论文基本思路是，先给出few-shot，让模型参考few-shot在回答answer前带上rationales，如果回答不正确，就加上hint回答，最终把回答正确的样本留下进行下一轮微调。在具体代码实现上，首先在 eval_examples 中，对样本做了个 batch 级别的 cache，每满8个，才执行对应的推理（回答）。这里维护了两个cache 队列，一个是回答正确的队列，一个是直接回答失败的队列（因此，用合理化修改了原始prompt）。
Q-STAR A Perceptual Video Quality Model
04-03
### Q-STAR：一种感知视频质量模型 #### 概述 ...未来的研究可以从更多维度出发，进一步探索其他可能影响视频感知质量的因素，并尝试将这些因素整合到现有模型中，以实现更加精确和全面的质量评估。
使用Python中的OpenAI Gym进行深度Q-Learning的实践介绍
weixin_41697507的博客
04-27 3081
Introduction 我一直对游戏着迷。 看似无限的选择可以在紧迫的时间线下执行一个动作 - 这是一个惊心动魄的经历。 没有什么比得上它了。 因此，当我读到DeepMind想出的令人难以置信的算法（如AlphaGo和AlphaStar）时，我被迷住了。 我想学习如何在自己的机器上制作这些系统。 这使我进入深度强化学习的世界（Deep RL）。 即使您不参与游戏，Deep RL也很重要。 只需查...
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
最新发布
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 644
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory
weixin_45776000的博客
12-11 420
【代码】DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1117
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 483
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 817
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 980
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
微算法科技（NASDAQ MLGO）采用混合深度学习赋能区块链：打造智慧城市安全新范式
MicroTech2025的博客
12-11 422
区块链网络中的各个节点会对算法输出的结果进行验证和记录，每一个安全判断、操作记录等都会以区块的形式被添加到区块链账本上，由于区块链的不可篡改特性，这些记录能够作为可靠的依据，供后续的审计、追溯等使用。系统维护阶段，当发现潜在安全风险时，系统可以根据预设的规则自动触发相应的安全响应机制，比如向相关管理人员发送警报信息、启动防护设备（如对特定区域进行封锁、调整交通信号灯等），同时这些响应操作也会被记录在区块链上，形成完整的安全事件处置链条，方便后续复盘和改进安全策略。
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 761
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
STAR-RL: Spatial-temporal Hierarchical Reinforcement Learning for Interpretable Pathology Image Super-Resolution
03-19
而强化学习，特别是分层结构，可能能更好地处理多尺度信息和时间依赖性。STAR-RL中的空间分层可能是指不同层次处理不同尺度的图像区域，而时间分层可能涉及逐步细化分辨率的过程。 接下来，实现部分可能需要分层次...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值