本文提出了一种基于过程的自奖励学习框架，通过逐步推理、逐步LLM-as-a-Judge和逐步偏好优化，显著提升了大型语言模型在复杂数学推理任务中的性能，展示了自奖励学习在推动AI自主进化方面的巨大潜力，并揭示了精细化过程管理和自我评估是实现超越人类水平推理能力的关键。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
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