FLEET：用记忆与MCTS替代重复采样

2026年10月2日，Reddit r/MachineLearning 上出现关于 FLEET 的讨论帖。FLEET 是一种增强 Best-of-N 生成的算法，其思路是将外部奖励归因到具体 token，并利用 MCTS（蒙特卡洛树搜索）在下一轮调整 logits，从而以记忆增强搜索替代传统的重复采样。在 Llama 3.2 3B 上的测试结果显示：GSM8K 任务上，FLEET 以一半的迭代次数达到了采样基线的水平；LiveCodeBench v6 easy split 上，在同等预算下分数从 0.59 提升至 0.69，且仅用 9 次迭代对比基线的 32 次。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续进展或官方论文、代码发布的信息。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。