PRefLexOR

MIT团队研发的新型自学习人工智能框架PRefLexOR融合了偏好优化和强化学习概念，通过推理提升自我学习能力。其核心算法是递归推理，模型通过多轮推理、反思和优化生成更准确结果。使用基于优势比偏好优化（ORPO）和直接偏好优化（DPO）的技术，协调推理路径并提升质量。

PRefLexOR的功能包括动态知识图谱构建、跨领域推理和自主学习。科学应用领域也可看到应用价值，如材料科学领域中，模型递归推理结合知识图谱生成新设计原则。技术原理涉及递归推理、偏好优化和多阶段训练，通过持续改进实现自我教学。
PRefLexOR在GitHub和arXiv有项目信息。可应用于材料科学、跨领域推理和开放域问题解决，支持生成材料信息学工作流程。用户可通过项目官网和GitHub获取使用指南。推理和自学习能力使其快速适应任务环境。虽然设计用户友好，有基本编程和人工智能知识将更好利用该框架。