TTS和TTT已过时？TTRL横空出世，推理模型摆脱「标注数据」依赖，性能暴涨
TTS和TTT已过时？TTRL横空出世，推理模型摆脱「标注数据」依赖，性能暴涨在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
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6366 点击 2025-04-24 14:29
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在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
英伟达H20也不能用了。中国大模型还能好吗？
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
谷歌发布首款混合推理模型Gemini 2.5 Flash，引入了革命性「思考预算」，可灵活控制推理深度，性能一举击败Claude 3.7，比肩o4-mini。而且，关闭思考模式成本直降600%。
让推理模型不要思考，得到的结果反而更准确？
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。
就在刚刚，智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型：沉思模型GLM-Z1-Rumination 推理模型GLM-Z1-Air 基座模型GLM-4-Air-0414