单靠推理Scaling Law无法成就o1！无限推理token，GPT-4o依然完败
单靠推理Scaling Law无法成就o1！无限推理token，GPT-4o依然完败CoT铸就了o1推理王者。 它开创了一种推理scaling新范式——随着算力增加、更长响应时间，o1性能也随之增长。
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2500 点击 2024-09-29 16:56
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CoT铸就了o1推理王者。 它开创了一种推理scaling新范式——随着算力增加、更长响应时间，o1性能也随之增长。
DALL-E、MidJourney等工具的诞生，让我们看到了GenAI高超的「创作技能」。但如果反过来，让AI去分析艺术大师的画作，它们又会有怎样的表现？
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
探讨了两款AI产品捏Ta和BubblePal的特点与市场定位。捏Ta专注于垂直人群，满足二次元同人爱好者的创作需求。BubblePal为学龄前儿童提供AI陪伴玩具，丰富亲子互动。
Altman全球推进AI基建，计划遇阻。
早早打出“All in AI”的百度，一直都是国内AI赛道的领跑者。
深陷高管离职风波的 OpenAI 最近点燃了吃瓜群众的热情。 一边是被曝投后估值高达 1500 亿美元，成为全球 AI 独角兽中最靓的崽，一边却是连丢三名技术大咖，在职的创业元老几乎只剩下 Altman 这么一个光棍司令，这两天的 OpenAI 堪称冰火两重天。
在这种背景下，研究团队提出了一个全新的框架：SubgoalXL，结合了子目标（subgoal）证明策略与专家学习（expert learning）方法，在 Isabelle 中实现了形式化定理证明的性能突破。
2020 年，谷歌发表了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了其设计芯片布局的新型强化学习方法。后来在 2021 年，谷歌又发表在 Nature 上并开源了出来。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。