深度学习领域的增强学习，已经成为了非常重要的一个研究方向。其中，增强语言模型（RL-LM），可以被用来解决诸多与语言相关的问题。比如，文本生成、虚拟对话等等。然而传统的增强语言模型存在较大的问题，尤其是精度低、速度慢等等。因此，我们需要研究新的方法来提升增强语言模型的效率和精度。
近日，研究人员发现，从观察中脱离推理可以实现高效的增强语言模型。这项研究发表在了arXiv网站上，题为“Actor-Critic Algorithms Re-visited with Correspondence-Driven Self-Supervised Learning for Language Generation”。
这项研究利用了自监督学习（Self-Supervised Learning）的思想，来提升增强语言模型的精度和速度。通过将推理和生成过程分离，实现了从观察中脱离推理的目标。同时，该研究还提出一种“Actor-Critic”算法的变种，来改进增强语言模型的训练效果。
在实验中，该研究的方法表现出了非常显著的优势。在文本生成方面，增强语言模型在BLEU得分上提升了约20个百分点；在虚拟对话中，模型也表现出了更加自然的回答方式，并明显提升了生成速度。
总的来说，从观察中脱离推理，可以帮助我们更加高效地实现增强语言模型，从而提升其精度和速度。有了这项重要的研究成果，我们可以更加便捷地解决与语言相关的问题。期待未来对增强语言模型的研究会取得更加突破性的进展。
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