DeepSearch: Overcome the Bottleneck of Reinforcement Learning with Verifiable Rewards via Monte Carlo Tree Search
DeepSearch: 通过蒙特卡洛树搜索克服强化学习中的瓶颈问题
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所革新智能研究中心） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Amazon AWS（亚马逊云科技）
AI总结 DeepSearch通过将蒙特卡洛树搜索整合到强化学习中，解决探索不足的问题，提升数学推理能力，实验显示其在推理任务中达到62.95%的准确率，且效率显著高于传统方法。
