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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。
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。
OpenAI o1/o3-mini级别的代码推理模型竟被抢先开源！UC伯克利和Together AI联合推出的DeepCoder-14B-Preview，仅14B参数就能媲美o3-mini，开源代码、数据集一应俱全，免费使用。
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
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：
「思维链劫持」（H-CoT）的攻击方法，成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明，这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点，攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线，使模型拒绝率从98%骤降2%。
杜克大学计算进化智能中心的最新研究给出了警示性答案。团队提出的 H-CoT（思维链劫持）的攻击方法成功突破包括 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 在内的多款高性能大型推理模型的安全防线：在涉及极端犯罪策略的虚拟教育场景测试中，模型拒绝率从初始的 98% 暴跌至 2% 以下，部分案例中甚至出现从「谨慎劝阻」到「主动献策」的立场反转。
就在昨天，全国产算力训出的讯飞星火X1全面升级！70B小身板在数学领域全面领先，性能直接对标OpenAI o1和DeepSeek-R1。单机部署成本骤降，彻底颠覆行业应用门槛。
OpenAI o1视觉能力还是最强，模型们普遍“过于自信”！
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？