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OpenAI 提出了师生课程学习（TSCL）框架，其中一个教师算法自动为学生选择子任务以学习复杂任务，基于学习曲线斜率进行优化并防止遗忘。该方法在十进制加法和 Minecraft 导航任务上与手工设计的课程相当或更优，使得之前无法通过直接训练实现的解决方案成为可能。
本文探讨了神经 GPU 模型的扩展与局限性，通过课程设计和规模扩展展示了改进方案，使其能够学习十进制数和长表达式的算术运算，同时识别出对称输入上的失败模式，这些模式类似于对抗样本。