深度学习技术正逐步被广泛应用，然而，它在某些推理和修正方面的不足依然存在。对此，如何对其进行优化成为了人们关注的焦点。
神经网络资源利用
神经网络的特性与其在向前传播时所能接触到的计算资源和存储空间紧密相连。若采用梯度下降法对其加以优化以解决特定问题，优化过程将逐步探索如何高效运用这些资源，并将它们构建为计算与信息存储的回路。以图像识别任务为例，通过此类优化，网络能够更充分地运用资源，实现更精确的识别。
若我们构建的架构或系统在测试阶段能执行更多的计算任务，并且能够有效训练它们对这些资源的优化使用，那么其表现将会更加出色。以语音识别系统为例，通过增加计算量并合理运用，可以显著提高识别的准确性。
强化学习改进推理
后续的研究揭示，在那些能够自动核实答案的数据集中，例如STEM领域的题目或是附有单元测试的编程题目，采用强化学习技术能够显著提升思维链（CoT）的推理效能。具体到编程题目的测试中，强化学习使得模型在解题和推理的过程中变得更加精确。
此方法将强化学习技术应用于特定数据集，为提升模型的推理效能提供了新的路径；这使得模型在解决那些具有可验证答案的问题上表现出色，更贴合实际应用的需求。
束搜索优化搜索
束搜索算法结构复杂，能够根据实际情况，灵活地将更多的计算资源分配给解空间中具有更大潜力的部分。以路径规划问题为例，它能够迅速找到更佳的路径，从而提升搜索效率。
这种自适应的资源分配方法，使得束搜索在搜索过程中更具针对性和效率，它能在众多复杂的搜索任务中迅速定位到接近最优解的答案，从而有效节约了计算资源与时间。
自评机制减少误差
Xie等研究者于2023年提出了一种创新方法，该方法使得大型语言模型能够通过选择题的形式对自己生成的推理步骤进行自我评估。比如在解决数学推理问题时，模型能够利用这种方法来判定其推理过程是否合理。
这种逐步的自评机制能够有效降低在搜索解码环节中多阶段推理所产生的误差累积，进而提升模型推理结果的精确度，从而为大型语言模型在推理任务中的应用提供了更加坚实的保障。
奖励平衡搜索策略
2025年，Wu等人提出了奖励平衡搜索（REBASE）方法，该方法独立训练了PRM模型，并依据softmax归一化的奖励分数，动态地调整了束搜索中每个节点在不同深度的扩展规模。在游戏策略搜索领域，这一方法能够实现对节点扩展的实时调整。
此策略使得搜索变得更为灵动与智能，能够依据不同状况灵活调整搜索路线，提升寻得更佳答案的几率，并能应对各种复杂多变的搜索挑战。
模型自我修正难题
尽管从理论上讲，模型在反思并改正先前回答中的失误后，能够产生质量不断上升的迭代修正序列。然而，研究显示，大型语言模型在本质上并不具备这种自我修正的能力，一旦直接投入使用，便会呈现出多种故障现象。
然而，可以依据准确答案、启发式准则、单元测试成效等因素提供反馈。Qu等研究者于2024年运用一个模型同时负责生成和自我修正任务，而Kumar等研究者则通过多轮强化学习开发了SCoRe模型以实现自我修正，尽管如此，模型的自我修正功能仍存在一定的挑战。
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