T*算法破解擴散語言模型推理難題
重點摘要
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7 %���� 1 0 obj << /Metadata 3 0 R /Names 4 0 R /OpenAction 5 0 R /PageMode /UseNone /Pages 6 0 R /Type /Catalog >> endobj 2 0 obj << /Author (Hanchen Xia; Baoyou Chen; Zelin Zang; Yutang Ge; Guojiang Zhao; Siyu Zhu) /Creator (arXiv GenPDF \(tex2pdf:8e18bb9\)) /DOI (https://doi. 09375) /License (http://creativecommons. Fullbanner (This is pdfTeX, Version 3. 28 \(TeX Live 2025\) kpathsea version 6. 1) /Producer (pikepdf 8. 1) /Title (Latent Poincar\\'e Shaping for Agentic Reinforcement Learning) /Trapped /False /arXivID (https://arxiv. 09375v3) >> endobj 3 0 obj << /Subtype /XML /Type /Metadata /Length 1694 >> stream Latent Poincar\'e Shaping for Agentic Reinforcement LearningHanchen XiaBaoyou ChenZelin ZangYutang GeGuojiang ZhaoSiyu Zhuhttp://creativecommons. LG endstream endobj 4 0 obj << /Dests 7 0 R >> endobj 5 0 obj << /D [ 8 0 R /Fit ] /S /GoTo >> endobj 6 0 obj << /Count 27 /Kids [ 9 0 R 10 0 R 11 0 R 12 0 R 13 0 R ] /Type /Pages >> endobj 7 0 obj << /Kids [ 14 0 R 15 0 R 16 0 R 17 0 R 18 0 R ] /Limits [ (Doc-Start) (table. 5) ] >> endobj 8 0 obj << /Annots [ 19 0 R 20 0 R 21 0 R 22 0 R 23 0 R 24 0 R 25 0 R 26 0 R 27 0 R 28 0 R 29 0 R 30 0 R ] /Contents [ 31 0 R 32 0 R 33 0 R 34 0 R ] /Group 35 0 R /MediaBox [ 0 0 612 792 ] /Parent 9 0 R /Resources 36 0 R /Type /Page >> endobj 9 0 obj << /Count 6 /Kids [ 8 0 R 37 0 R 38 0 R 39 0 R 40 0 R 41 0 R ] /Parent 6 0 R /Type /Pages >> endobj 10 0 obj << /Count 6 /Kids [ 42 0 R 43 0 R 44 0 R 45 0 R 46 0 R 47 0 R ] /Parent 6 0 R /Type /Pages >> endobj 11 0 obj << /Count 6 /Kids [ 48 0 R 49 0 R 50 0 R 51 0 R 52 0 R 53 0 R ] /Parent 6 0 R /Type /Pages >> endobj 12 0 obj << /Count 6 /Kids [ 54 0 R 55 0 R 56 0 R 57 0 R 58 0 R 59 0 R ] /Parent 6 0 R /Type /Pages >> endobj 13 0 obj << /Count 3 /Kids [ 60 0 R 61 0 R 62 0 R ] /Parent 6 0 R /Type /Pages >> endobj 14 0 obj << /Kids [ 63 0 R 64 0 R 65 0 R 66 0 R 67 0 R 68 0 R ] /Limits [ (Doc-Start) (cite.
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