
250多篇论文,上海AI Lab综述推理大模型高效思考
250多篇论文,上海AI Lab综述推理大模型高效思考最近,像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models,LRMs)通过加长「思考链」(Chain-of-Thought,CoT)在推理任务上表现惊艳。
来自主题: AI技术研报
7170 点击 2025-04-05 14:45
最近,像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models,LRMs)通过加长「思考链」(Chain-of-Thought,CoT)在推理任务上表现惊艳。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型(LRM,Large Reasoning Model)带来了新的 post-training scaling law,强化学习(RL,Reinforcement Learning)成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而,针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高:
只需一张图,就能生成高质量、广范围的3D场景! 泰迪熊、花园、山谷都从平面图片变成了仿佛触手可及的立体物品。
LLM依然不会规划,LRM可以吗? OpenAI声称,草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制,成为一种新型的「大推理模型」(LRM)。