人工知能分野において、大規模言語モデル（LLM）は絶えず進化を続けています。最近、カーネギーメロン大学(CMU)とHuggingFaceの研究者らは、メタ強化微調整(Meta Reinforcement Fine-Tuning、略してMRT)と呼ばれる新たな手法を発表しました。この手法は、大規模言語モデルのテスト時の計算効率を最適化することを目的としており、特に複雑な推論問題を解く際に顕著な成果を示します。研究によると、既存の大規模言語モデルは推論において