技术博客

清华大学与通信研究院共同推出了一种名为“绝对零”的训练方法。该方法通过自我博弈（Self-play）的方式，使大型预训练模型无需外部数据输入即可完成训练，从而有效提升模型的推理能力。这一创新技术为人工智能领域提供了新的研究方向，展现了在资源受限条件下优化模型性能的可能性。

清华大学与北京通用人工智能研究院联合推出了一项创新研究，提出名为“绝对零”（Absolute Zero）的训练方法。该方法使预训练的大型人工智能模型可通过自我博弈的方式提升推理能力，无需外部数据输入。这项跨机构合作的研究成果为人工智能领域提供了新思路，推动了模型自主学习能力的发展。

最新研究表明，LLM（大型语言模型）技术取得了突破性进展，成功实现了自学成才。通过自我博弈和直接偏好优化的方法，LLM摆脱了对人工数据的依赖，预测未来的能力显著增强。这一进步使得LLM能够更精准地分析趋势，提供有价值的预测，为各行业带来前所未有的机遇。

最新研究表明，大型语言模型（LLM）通过自学技术，正逐渐成为预测未来的“预言家”。研究人员采用自我博弈和直接偏好优化技术，使LLM减少了对人工数据的依赖，显著提升了其预测能力。这种创新方法不仅增强了模型的自主学习能力，还为未来预测提供了更可靠的基础。

本文旨在介绍DouZero，一个专为斗地主游戏设计的强化学习框架。通过自我博弈的方式，DouZero能够训练出高效的人工智能玩家，应对斗地主游戏中复杂的合作与竞争策略，以及庞大的状态和动作空间。文中提供了多个代码示例，帮助读者深入理解DouZero的工作机制。