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Q*最新泄露信息，来源一个叫PASTEBIN网页讨论社区，无法保证一定是真实的，但是大家可以看一看，自行判断，以下关于这次Q*传言的关键信息整理
Q* 的重要性：它自学了数学，能进行逻辑思维并构建流程。过程被分为多个步骤（参见蒙特卡洛树搜索），并根据重要性进行加权。这是一次卓越的突破；Q* 让自己学会学习
Q* 是 OpenAI 设想的一个对话系统，它通过采用一种基于能量的模型（EBM），旨在改进传统的对话生成技术
与传统的自回归式 Token 预测方法不同，Q* 试图模拟人类在解决复杂问题（比如下棋）时的内部思考过程，深入分析各种可能性以做出更优决策，而不是仓促应答。Q* 专注于推断潜在变量，这让人联想到概率模型和图形模型中的概念，从而根本性地改变了对话系统的工作方式
基于能量的对话生成模型
Q* 的核心是 EBM，它通过一个标量输出来评估答案与问题提示的匹配度。这个输出代表响应的“能量”，能量越低，表示匹配度越高（即答案越好）；能量越高，匹配度越低（即答案越差）。这种机制使 Q* 能够全面评估潜在响应，超越了简单的 Token 顺序预测，更好地理解答案与问题提示的相关性和适宜性
在抽象表示空间中的优化
Q* 的创新之处在于其优化过程，它不是在文本字符串的可能空间中进行，而是在一个抽象的概念空间中。在这个空间中，思想或概念以一种形式存在，允许计算最小化 EBM 的标量输出，就像在地形中寻找最小阻力路径一样。这个过程使用梯度下降法，这是一种寻找函数最小值的方法，用于迭代地优化这些抽象概念，以找到与问题提示能量最低的匹配
从抽象思维到文本响应
一旦找到最优的抽象概念——即 EBM 输出最小的那个——Q* 就会用一个自回归解码器将其转换成连贯的文本回应。这一步将对话系统的非语言概念性理解转化为人际交流所需的语言输出
训练系统
Q* 中的 EBM 通过问题提示和对应回答的配对进行训练，调整系统参数以最小化匹配对的能量，并确保不匹配对的能量更高。训练过程可以包括对比学习法，让系统学会区分匹配和不匹配的配对，以及非对比学习法，后者涉及正则化技术，以控制所有可能答案空间中低能量响应的分布
对话系统的影响
Q* 采用 EBM 进行对话生成的方法，与传统的语言建模技术有显著不同。通过在抽象表示空间中进行优化，并使用基于梯度的推断，Q* 引入了一种更高效、更合理的对话响应生成方法。这个系统不仅有望提升生成文本的质量，还为未来 AI 在类似人类推理和对话交互方面的能力提升提供了蓝图
技术考量
Q* 的效果取决于其 EBM 的细节、它所处理的优化场景的复杂性，以及其抽象表示的准确性。该模型模拟深度推理的能力，为对话系统设定了新的标准。此外，训练 Q* 的方法——在确保正确响应的准确性和避免不同输入的能量水平崩溃之间找到平衡——为 AI 研究带来了新的挑战和机遇
结语
关于Q*，OpenAI内部到现在守口如瓶，这肯定是一个杀手锏的技术，目前可以唯一确定的这个项目肯定是存在的
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