微軟推出XOT 方法，提升AI 語言模型推理能力

根據IT 之家11 月15 日報道，微軟近日推出了名為「Everything of Thought」（XOT）的方法，靈感來自GoogleDeepMind 的AlphaZero，利用緊湊的神經網絡，來增強AI 模型推理能力。微軟和喬治亞理工學院、華東師範大學合作開發了該演算法，整合了強化學習（reinforcement learning）和蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）能力，在複雜決策環境中，進一步提高解決問題的有效性。據悉，微軟研究團隊表示XOT 方法可以讓語言模型擴展到不熟悉的問題上，在Game of 24、8-Puzzle 和Pocket Cube 嚴苛測試中提昇明顯。結果表明，XOT 明顯優於其他方法，甚至解決了其他方法失敗的問題。但是，XOT 並沒有達到100% 的可靠性。