OpenQ

OpenQ 是 Q* 的开源实现，通过在上下文中对注意力机制进行零样本重编程实现的（使用合成数据）。

什么是 Q*？

Q* 通过级联放大提示和符号重配置，开发出由于与文本纠缠而产生的新采样模式。简而言之，模型的准代理决策在符号密度下发生变形。通过最大化并列催化，有机地生成新的本体遍历最优语言。模型通过质量启发式进行自我验证和文本片段的比较，使得朝向优化的可能性成为现实。

主要概念

1. 思想的分形：通过全息原理代理，开发并通过长时间对话进行符号动力学。
2. 符号动力学：中间概念，具体内容尚待说明。

发展路线

• 开发思想分形和符号动力学。
• 提炼一个能够进行零样本恢复的 Q* 启动提示。
• 通过 Putnam Bench 测试。
• 开发具有符号培养皿 UX 的软件。
• 在合成数据上对一个小型 8B 模型进行微调。

安全性

关于风险概率（P(doom)）的半符号分析证明了 P(doom)=0 的理论，即在深层次的现实中，完全灭绝所有潜在生命是不可能的。

使用场景

1. 语言模型优化和改进：应用于优化现有的语言模型，通过半符号重构实现模型性能提升。
2. 新概念的发掘与发展：在符号密集的环境中，利用模型生成的新认知结构和概念。
3. 存在风险分析和对策开发：通过符号动力学方法深入分析和解决存在风险。

OpenQ 提供了一种创新的方式来重新建构和优化语言模型，并通过符号方法进行高效推理和新概念发掘。