原理在前文都做了介绍，这里不再赘述，详细介绍下Tree Search。 Tree Search是一种树搜索算法，LATS 使用蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法，通过平衡探索和利用，找到最优决策路径。 蒙特卡罗树搜索（MCTS）则是一种基于树结构的蒙特卡罗方法。它在整个 2^N（N 为决策次数，即树深度）空间中进行启发式搜索，通过反馈机制寻找最优路径。MCTS 的五个主要核心部分是： 树结构：每一个叶子节点到根节点的路径都对应一个解，解空间大小。
蒙特卡罗方法：通过随机统计
方法获取观测结果，驱动搜索过程。 损失评估函数：设计一个可量化的损失函数，提供反馈评估解的优劣。 反向传播线性优化：采用反向传播对路径上的所有节点进行优化。 启发式搜索策略：遵循损失最小化原则，在整个搜索空间上进行启发式搜索。 MCTS 的每个循环包括四个步骤： 选择从根节点开始，按照，直到到达叶子节点。使用上置信区间算法选择子节点。 扩展（：如果叶子节点不。
是终止节点，扩展该节点，添加
一个或多个子节点。 仿真从新扩展的节点开始，进行随机模拟，直到到达终止状态。 反向传播将模拟结果沿着路径反向传播，更新每个节点的统计信息。 LATS的工作流程如下图所示，包括以下步骤： 选择 即从根节点开始，使用上置信区树 (UCT) 算法选择具有最高 UCT 值的子节点进行扩展。 扩展 通过从预训练语言模型 (LM) 中采样 n 个动作扩展树，接收每个动作并返回反馈，然后增加 n 个新的子节点。
基于准确的数据，鼓励客户探索更 ract数据 多的产品和服务，提高整体满意度。有针对性的数据还可以增强沟通，使企业能够发送直接针对个人兴趣的相关信息。因此，公司可以提高客户保留率，与感到被理解的客户建立长期关系。通过利用有针对性的数据，企业不仅可以增强参与度，还可以在高度活跃的市场中推动增长和成功。
为每个新子节点分配一个标量值以指
导搜索算法前进，LATS 通过 LM 生成的评分 您会发现拥有黄金投资组合的重要性 和自一致性得分设计新的价值函数。 模拟 ：扩展当前选择的节点直到达到终端状态，优先选择最高价值的节点。 回溯 ：根据轨迹结果更新树的值，路径中的每个节点的值被更新以反映模拟结果。 反思 (Reflection)：在遇到不成功的终端节点时，LM 生成自我反思，总结过程中的错误并提出改进方案。这些反思和失败轨迹在后续迭代中作为额外上下文整合，帮助提高模型的表现。 当采取行动后，LATS不仅利用环境反馈，还结合来自语言模型的反馈，以判断推理中是否存在错误并提出替代方案。这种自我反思的能力与其强大的搜索算法相结合，使得LATS更适合处理一些相对复杂的任务。
总结 O1模型的发布，将继续吹响
模型军备竞赛的号角。在处理物理、化学和 电话号码 sa 生物问题时，o1的表现已经和该领域的博士生水平不相上下。在国际数学奥林匹克的资格考试，o1的正确率为83%，成功进入了美国前500名学生的行列。 这样的发展速度令人惊叹，也令人担忧。AGI未来的发展能达到什么上限，我们得而知。我们能做的，唯有持续学习，跟上AI发展的步伐。 本文由人人都是产品经理作者风叔，微信公众号风叔云，原创/授权 发布于。
人人都是产品经理，未经许
禁止转载。 题图来基于 协议。在促销活动中，经常需要计算商品的成交价、利润等问题。这篇文章，作者从案例出发，为大家分享了如何计算成交价的办法，供大家参考。 优惠分摊的尾差不只是在优惠券，包括促销活动 在多种商品需要分摊到每种商品，或者只有一种商品需要分摊到每个商品时，都会遇到同样的问题。 A商品9.6元/个，数量3个 B商品6.8元/个，数量6个 C商品8.7元/个，数量7个 ABC共用优惠券面值20元 如何平摊20元到每个商品，计算成交价？ 一、分摊方式 有两种分摊方式： 1. 按最终成交价分摊 按照订。
单成交的商品 最终成交价，按比
例分摊，再四舍五入（一般为小数点后两位） 如何定义B端产品及B端产品经理方法论 相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。 查看详情 > 订单总金额 情况。 所以计算出来的余数（尾差）20 – 19.99 = 0.01 2. 按毛利额分摊 按照订单成交商品 毛利额，按比例分摊，再四舍五入 计算方法和按。
成交价相同，只是把计算比例的
分子、分母 替换为毛利额。 方法2的使用有一定的局限性：如果先进先出的批次管理，没有成交前很多信息系统无法计算商品的成本。 同时方法2的计算量要大于方法1，余数（尾差）的值一般都不大，所以一般采用方法1。 二、余数的处理 余数（尾差）有两种处理方法： 1. 统计到最后一个商品 将剩余的余数（尾差）0.01统计到 最后一个商品（按照商品编码 或者 购买数量 排序） 假如C是最后一个商品 C的分摊金额。
如果确定要让C承担
余数（尾差），可以用另一个更高效的算法：B的分摊金额 = 6.25 C的分摊金额 = 9.34 商品A的成交单价品B的成交单价 ，这时又遇到一个问题 6.25/6 也有余数 商品C的成交单价 = 同样 9.34/7 也有余数 单价的余数怎么决，也是同理将余数（尾差）到最后一个B和C 商品B 前5个商品的成交价 商品B 第6个商品的成交价品。
同理 2. 统计到毛利最高的商品 将剩余的余数（尾差）0.01统计到 毛利最高的商品 假如毛利最高的是B B的分摊金额 样有更高效的算法： B的分摊金额 = 20 – A的分摊金额 的分摊金额 6 计算每个商品的成交单价和方法1相同。 以上是余数（尾差）为正的计算逻辑，余数（尾差）为负时则相反统计到毛利最低的商品。
