
从思考到行动:大模型自主工具调用能力的深度实现
从思考到行动:大模型自主工具调用能力的深度实现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。
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?
大家好,我是袋鼠帝上个月底,智谱发布了一个非常牛逼的产品AutoGLM沉思版(国内首个免费使用的DeepResearch),它既能推理,又能动手,还能接管你的浏览器帮你干活儿。
密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了?
诺奖得主Demis Hassabis表示,通过AI,DeepMind团队在一年里,完成了10亿年的博士研究时间!10亿年的科学探索被压缩到了一年之内,或许这才代表了AI技术的最高使命。
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。