
三思而后行,让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」?
三思而后行,让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」?近年来,大语言模型(LLM)的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化,这一趋势催生了「测试时扩展(test-time scaling)」的研究热潮。
近年来,大语言模型(LLM)的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化,这一趋势催生了「测试时扩展(test-time scaling)」的研究热潮。
大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。
自2022年11月,美国硅谷初创公司OpenAI推出首款基于大语言模型的现象级聊天机器人ChatGPT以来,AI技术与我们的生活日益紧密。然而,大模型降世两年多,人们却吃惊地发现,自己最终的那个梦想,一个有强大AI为人类工作的社会,一个有更多的闲暇,上四休三甚至每周工作更短时间的世界,却仿佛更遥远了,我们变得更忙了,而且,这个事实居然在数据上得到了确认。
随着人工智能和大语言模型(LLMs)的不断突破,如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具,成为了业界关注的焦点。
当我们遇到新问题时,往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案,大语言模型能否如同人类一样类比?在对大模型的众多批判中,人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式,并没有进行真正的推理。
4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。
在数学推理中,大语言模型存在根本性局限:在美国数学奥赛,顶级AI模型得分不足5%!来自ETH Zurich等机构的MathArena团队,一下子推翻了AI会做数学题这个神话。
在大模型推理能力提升的探索中,工具使用一直是克服语言模型计算局限性的关键路径。不过,当今的大模型在使用工具方面还存在一些局限,比如预先确定了工具的使用模式、限制了对最优策略的探索、实现透明度不足等。
一夜之间,OpenAI更新三大动向,开源、融资、用户暴增。第一,将开源一个具备推理能力的大语言模型,包含参数权重那种。上一次这样开源还是6年前推出GPT-2。
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: