本文介绍如何利用Q学习算法构建井字棋AI，涵盖自适应难度、实时可视化和优化技术。内容包括Q学习核心概念、状态管理和经验回放，最终实现一个可在浏览器中运行的应用。
本研究提出了自适应难度课程学习和专家指导自我改写两种策略，以提升大型语言模型在复杂问题上的推理能力。实验结果显示，这些策略显著改善了模型在数学推理基准上的表现。
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