Модели разогретых потоков для обоснования

arXiv: 2610,09759v1 Annuales Type: New Brieflow: Flow Compliance позволяет языковому образованию в несколько этапов, но остаются неясными дополнительные шаги интеграции. Мы доказываем, что поток, параметризированный двухслойным Трансформером может решить доступ к графику с требуемым числом этапов интеграции, увеличивающимся по мере расстояния цели от корня. Однако стандартные языковые модели не могут выиграть от дополнительных шагов в выполнении задач по обоснованию. Мы привязываем это ограничение к целям, которые контролируют каждый момент времени независимо и без конкретной подготовки последовательных шагов по развитию друг друга. Чтобы решить эту проблему, мы скорее тренируемся через скрытую выкручивание модели по случайному отбору подинтервала [0, 1], декодируя только в конечной точке. Что касается ПРОСКА, то это повышает точность до 97% и позволяет повысить эффективность с помощью дополнительных ступеней интеграции. Для более продолжительных развертываний, требующихся в связи с рассуждениями таких задач как Судоку и Мейз, возврат латентного состояния на s