大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
来自主题: AI技术研报
8972 点击 2025-06-22 16:25
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在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
我怀着些许忐忑步入隔间，即将同时接受频闪灯光与音乐刺激——这是一项试图理解人类本质的研究项目的一部分。
自年初起，DeepSeek-R1、OpenAI o3、Qwen3等推理模型相继问世，展现出令人惊叹的智能水平，但它们为什么突然变得这么聪明？东京大学联合Google DeepMind的研究者们终于找到了答案。
近年来，强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力，其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。
DataEye研究院发现，日前，字节旗下剪映团队推出了一款全新AI应用——小云雀，该应用定位为“内容创作Agent”，包含了智能成片、AI设计等4大功能，用户只需输入文字指令，一句话便可以利用AI自动生成短视频、数字人口播、海报等，主打“创作零门槛”。
普华永道的最新研究揭秘：AI不仅没抢饭碗，还让员工创效翻三倍，数据库工程师岗位暴增2312%。从招聘到绩效，AI正重塑企业运营逻辑。AI能帮你干活，但人情味还得靠自己！
AI上瘾堪比「吸毒」！MIT最新研究惊人发现：长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率的说法，或许根本就是误解！
2025年1月到5月间，斯坦福大学的研究团队完成了一项本应在AI热潮开始时就进行的调查。他们采访了1500名美国员工和52名AI专家，评估了104个职业中的844项具体任务。
为此，香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手，提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。