这是一份142页的研究论文，本文深入解析了大型推理模型DeepSeek-R1如何通过"思考"解决问题。研究揭示了模型思维的结构化过程，以及每个问题都存在甜蜜点"最佳推理区间"的惊人发现。这标志着"思维学"这一新兴领域的诞生，为我们理解和优化AI推理能力提供了宝贵框架。
GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力：理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链（Chain - of - Thought）进行自我验证、自我反思等推理过程。
继接入 DeepSeek 后，APPSO 发现名为「元宝」的 AI 助手目前已经正式入驻微信。现在，你可以在微信框搜索「元宝」，亦或者直接扫描二维码图片，将其添加到通讯录，即可与它展开对话。
2024 年，是学习平板这个品类集中爆发的一年。
近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）在数学、编程等复杂任务上取得突破，OpenAI-o1、DeepSeek-R1 等推理大模型（Reasoning Large Language Models，RLLMs）表现尤为亮眼。但它们为何如此强大呢？
密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了？
书接上回，用几块3000元显卡作为加速主力的一体机，就能跑通671B的DeepSeek。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
研究发现，推理模型（如DeepSeek-R1、o1）遇到「缺失前提」（MiP）的问题时，这些模型往往表现失常：回答长度激增、计算资源浪费。本文基于马里兰大学和利哈伊大学的最新研究，深入剖析推理模型在MiP问题上的「过度思考」现象，揭示其背后的行为模式，带你一窥当前AI推理能力的真实边界。
AIMO2最终结果出炉了！英伟达团队NemoSkills拔得头筹，凭借14B小模型破解了34道奥数题，完胜DeepSeek R1。
