主要观点总结
近日，一篇由中国团队发表的AI论文引起热议。该论文提出了一种名为Q*的模型算法，可以显著提升小模型的推理能力，使其性能达到甚至超越大模型的水平。Q*算法能够帮助小模型在多个数据集上取得显著的性能提升，并大幅降低计算资源需求。该算法由颜水成教授团队与新加坡南洋理工大学团队共同研发。论文中还详细描述了Q*算法的实现方式和实验结果。
关键观点总结
关键观点1: Q*算法帮助小模型提升推理能力
Q*算法能够让小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，这一突破性的成果在AI圈内引发了热议。
关键观点2: Q*算法在多个数据集上取得显著成果
Q*算法在GSM8K、MATH和MBPP数据集上帮助现有开源模型取得性能飞跃，评分超过ChatGPT和Gemini Ultra。
关键观点3: Q*算法的实现方式
研究人员将大语言模型的推理轨迹分解为若干个状态，通过集成Path Cost的g(s_t)函数和Accumulated Reward的Q*(s_t, a_t)到同一个f(s_t)函数内，实现对历史状态收益和未来期望收益的综合考虑。利用A*搜索算法进行状态搜索，提升开源模型在推理任务上的性能。
关键观点4: Q*算法的未来展望
颜水成团队表示，Q*的研究尚在初级阶段，算法在各个环节还有进一步的改进空间。未来，团队会继续深入研究，不断提升国产开源模型推理能力，打破OpenAI闭源封锁，为人工智能前沿技术发展带来全新可能。
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新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】 近日，一篇出自中国团队之手的AI论文在外网引发热议。论文中，研究团队提出了Q*模型算法，帮助Llama-2-7b等小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，使模型性能迎来惊人提升。 自OpenAI的Q*项目曝光后，业内相关讨论始终层出不穷。 据现有信息汇总，Q*项目被视作OpenAI在探索人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）道路上的一次重大尝试，有望在包括数学问题解决能力、自主学习和自我改进等多个层面对人工智能技术带来革新性突破。 （英伟达科学家Jim Fan、图灵奖得主Yann LeCun等参与讨论OpenAI的Q*实现方式） （Meta科学家田渊栋则认为Q*是Q-learning和A*的结合，且天然地适合推理任务，尤其在数学推理方面） 不过迄今为止OpenAI没有公开关于Q*算法的具体细节，其效果究竟如何我
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