測試時強化學習

深度分析

StarOR：結合階層式蒙特卡羅樹搜尋與測試時強化學習的優化模型新突破

隨著自然語言轉換成優化模型的需求增長，傳統一次性生成方式易因早期符號錯誤導致模型失效。StarOR 以階層式蒙特卡羅樹搜索結合測試時強化學習，於每個非終端節點即時更新LoRA適配器。實驗顯示在五個基準測試上，StarOR 以4B模型取得65%以上的正確率，領先現有大型語言模型。