一、了解游戏规则
首先，你需要熟悉微乐麻将的规则。微乐麻将采用国标麻将规则，玩家需将手中的牌组成特定的牌型才能胡牌。了解牌型、番种、计分等基本规则，将帮助你更好地制定游戏策略。
二、提高牌技
1. 记牌：记住其他玩家打出的牌，有助于推测剩余牌面及可能的牌型。
2. 灵活运用牌型：熟练掌握各种牌型，以便在合适的时候出牌。比如，当你的手中有杠子时，可以灵活运用杠牌、碰牌等技巧。
3. 控制节奏：不要急于出牌，保持稳定，在合适的时候出关键牌，掌控局面。
三、合理利用资源
1. 道具：微乐麻将中有各种道具可以帮助你获胜。合理利用道具可以扭转局面，比如使用“换牌”道具，可以将手中的无用牌换成其他牌型。
2. 求助：游戏中遇到困难时，可以发起求助，向其他玩家请教或寻求协作。善于利用求助功能，可以让你受益匪浅。
四、避免常见错误
1. 轻信运气：切勿过分依赖运气，以为好运会一直伴随着你。在游戏中，稳定和技巧才是关键。
2. 不留余地：当你的手中只剩下一个对子时，更好保留一个安全牌，以免点炮给其他玩家。
3. 忽视防守：不仅要关注自己的牌面，也要注意其他玩家的出牌情况。通过合理防守，降低点炮的风险。
4. 固执己见：不要固执己见地按照自己的打法进行游戏。善于倾听其他玩家的建议，灵活调整策略，是取得胜利的关键。
五、总结
微信微乐家乡麻将开挂神器虽然是一款休闲游戏，但同样需要技巧和策略。通过熟悉规则、提高牌技、合理利用资源以及避免常见错误等手段，你将更有可能成为赢家。在游戏中，保持冷静、稳重的心态至关重要。只有心态好，才能做出正确的判断和决策。
此外，与高手切磋交流也是提升游戏水平的途径之一。加入微信小程序微乐麻将的社群，与其他玩家分享经验、探讨技巧，共同提高游戏水平。同时，观看高水平玩家的对局回放也是学习的好 *** 。观察他们的打牌思路和策略，结合自己的实际情况加以运用，将大大提升你的游戏水平。
总之，微信微乐家乡麻将开挂神器虽然具有一定的娱乐性质，但通过掌握技巧和策略，你将有更多机会在游戏中获胜。不断学习和实践，你将逐渐成为微乐麻将的高手，享受游戏带来的乐趣和满足感。祝你游戏愉快！
时令 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
大模型老走重复步骤，导致思维链越来越长怎么办？
Meta、Mila-Quebec AI Institute、蒙特利尔大学和普林斯顿大学联合提出元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。
简单来说，就是让模型自己回顾、总结解题思路，将常用的推理套路提炼成更为简洁的“行为”，并将其存储于 “行为手册（Behavior Handbook）” 中。
当再遇到类似问题时，模型便可直接从手册中调用相应的行为，无需重新推导。
实验结果显示，该机制通过行为条件推理、行为引导自我改进、行为条件监督微调三种应用场景，在MATH、AIME等数学基准测试中实现了显著优化，在保持准确率不变的前提下，最多可减少46%的推理token使用量。
下面具体来看。
将重复出现的片段化繁为简
如今，大型语言模型在解决数学、编程等复杂任务时，广泛采用思维链进行推理，所以每次遇到新问题时，都需要重复推导通用子步骤。
这不仅会导致token用量膨胀、推理延迟增加，还会占用上下文窗口空间，降低模型探索新路径的能力。
与此同时，现有LLM的记忆系统（如RAG）仅存储 “是什么” 的陈述性知识，缺乏 “如何思考” 的程序性知识复用机制，无法解决重复推理的低效问题。
针对上述问题，研究团队提出了元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。
让模型面对问题时，先尝试解决它，随后回顾整个推理过程，从中识别出可复用的推理步骤，最终将其转化为一组标准化“行为”——带有规范名称的简短可执行指令。
这些“行为”会被收录进一本可检索的“行为手册”，既能在测试阶段通过上下文提示直接调用，也可通过监督微调内化为模型的固有能力。
首先，研究人员描绘了“行为”构建的整个流程，该框架让模型在推理过程中扮演3种不同的角色。
元认知策略器（LLM A）：负责从自身的推理轨迹中提取行为；
教师（LLM B）：负责生成监督微调（SFT）训练的数据；
学生（LLM C）：其推理过程可通过行为加以辅助，包括行为条件推理或行为条件SFT。
为了提取“行为”，元认知策略器首先会针对给定问题生成一个解决方案，包含推理轨迹+最终答案。
然后，将该问题–解答对再次输入元认知策略器，用以生成反思，主要是评估推理是否逻辑严密、答案是否正确，以及是否能提炼出新的可复用行为以简化未来的解题过程。
最后，通过另一次查询，元认知策略器将问题、解答和反思转化为一组“行为条目（包含名称和指令）”，并将添加到“行为手册”中。
用更少的token实现更高的准确率
研究团队在三种不同场景下测试了该模型的推理性能。
行为条件推理（BCI）
在首个场景中，BCI被用于MATH和AIME–24/25两个数据集，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B （R1-Llama-70B）和Qwen3-32B被用作候选学生模型。R1-Llama-70B被用作元认知策略生成器。
由上图可以看出，BCI可以在使用更少token的情况下，就能达到与基线相当或更优的性能。
此外，随着token的增加，该 *** 性能仍在提升，表明其不会对模型原有能力产生不良影响。
行为引导的自我改进
在此实验中，R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和学生两个角色，具体做法是直接让模型对自身的推理轨迹进行批判并修正，以实现自我改进。
这个 *** 就像让大模型自己“改作业”。给模型一个问题Q，它先写出一条初步推理轨迹R1。然后，把问题Q和R1 一起交回给模型，让它检查并改进，生成新的推理轨迹R2，以修正错误或补充遗漏的步骤。
从下图可以看出，即使不更新参数，模型也能借助从过往解题过程中提取的行为模式，优化后续推理效果。相比朴素的“批判-修正”基线 *** ，该策略可将准确率最多提升10%。
行为条件监督微调（BC-SFT）
BC-SFT旨在将高质量的行为直接融入模型参数中，其中R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和教师模型，Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B-Instruct、Qwen3-14B和Llama-3.1-8B被用作需要微调的学生模型。
与常规SFT相比，新 *** 可以更有效地将不具备推理能力的模型转化为具备推理能力的模型。
值得一提的是，BC-SFT不仅在token上使用更高效，而且几乎在所有情况下，其准确率都高于两个基线模型。
参考链接：
[1]https：//x.com/connordavis_ai/status/1971937767975498160
[2]https：//arxiv.org/abs/2509.13237
