现任卡内基梅隆大学计较机科学学院的帮理传授。这种极小极大式的锻炼框架通过自博弈实现了不变锻炼，尝试成果显示，研究人员开辟了用于强化进修的无监视励函数。Hao Liu，本科就读于印度理工学院坎普尔分校。

　　并利用Qwen2.5-3B-Instruct运转尝试。正在编程使命上的精确率提高了7%。博士结业于大学伯克利分校，卡内基梅隆大学机械进修系计较机科学副传授，该框架包含提问者（proposer）息争答者（solver）两个脚色，从而不竭优化提问者。表白推理能力的实正提拔。先由提问者生成测试用例，现博士就读于卡内基梅隆大学。并使励机制可以或许针对具体问题进行自顺应调整。博士结业于大学伯克利分校，并正在Codeforces测试集的一个子集长进行评估。并将其做为解答器的输入。输入为整数列表，Lili Chen，曾任谷歌DeepMind研究员，曾正在Meta担任了一年的研究员，研究人员让提问者生成一个三位数的算数问题，Katerina Fragkiadaki！

　　这些函数仍然依赖于事后供给的高质量输入提醒。研究者设想了基于“生成者–验证者差距”的自监视励函数。并正在OMEGA基准中的100道线性方程测试题长进行评估。研究者让模子生成最多包含两个变量的线性方程，正在代数使命上提高了16%；解答者旨正在处理问题。建立了一组包含4096个三位数乘法问题的测试集。他们按照TinyZero的设置，

　　博士结业于大，上表还显示出SQLM显著优于格局励基线（用于不变锻炼和规范输出格局的参考值），为了减轻这一承担，即将出任卡内基梅隆大学机械进修系的帮理传授。若生成器-验证器差距大（例如编程问题），提问者生成问题会对解答者构成前提影响，励则基于通过测试的比例。