自证正确性的模型
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内容提要
本文提出了一种自证模型的理论解决方案，确保模型在特定输入下输出的正确性。自证模型通过与验证算法V的互动来证明输出的正确性，并以高概率生成正确结果。V的健全性确保错误输出无法被验证，从而能够检测所有不正确的输出。文章分析了两种学习自证模型的方法：基于接受互动的转录学习和通过验证者反馈的强化学习。
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关键要点
- 本文提出了一种自证模型的理论解决方案，确保模型在特定输入下输出的正确性。
- 自证模型通过与验证算法V的互动来证明输出的正确性，并以高概率生成正确结果。
- V的健全性确保错误输出无法被验证，从而能够检测所有不正确的输出。
- 文章分析了两种学习自证模型的方法：基于接受互动的转录学习和通过验证者反馈的强化学习。
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