【挑战模型性能提升传统方式：华人学者用搜索提升模型自我验证，让模型从数百个尝试挑选正确尝试】

Eric Zhao，目前是美国#加州大学伯克利分校# 的一名博士生，师从于美国三院院士迈克尔·欧文·乔丹（Michael I. Jordan）。值得注意的是，图灵奖得主约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和吴恩达等，也曾师从于乔丹院士 [1]。

更早之前，Eric Zhao 在美国#加州理工学院# 获得了理学学士学位。名师指导加上个人努力，让 Eric Zhao 在过去三年间先后获得 NeurIPS 最佳论文奖、美国国家科学基金会研究生研究奖学金和谷歌博士奖学金，并在 Google Rearch、Nvidia Research 和 Salesforce Research 等公司积累了实习经验。

最近，Eric Zhao 和合作者基于采样的搜索的扩展趋势，通过扩展基于采样的搜索的最简实现，仅仅使用随机采样和直接自我验证就能提供一种实用的推理方法，该方法让 Gemini v1.5 Pro 的推理能力在流行的基准测试中超越 #OpenAI#  的 o1-Preview。

这一成果挑战了“要想实现顶级模型性能就必须采取高度专业化训练或者采取复杂架构”的传统做法。

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