藏不住了!OpenAI的推理模型有时用中文「思考」
OpenAI 的 o1 模型在回答编码题时,开始使用中文思考。专家们提出了多种解释,包括训练数据的影响、语言选择的自然性以及模型自身的智能涌现等观点。
OpenAI 的 o1 模型在回答编码题时,开始使用中文思考。专家们提出了多种解释,包括训练数据的影响、语言选择的自然性以及模型自身的智能涌现等观点。
文章介绍了多个深度推理模型在2025年考研数学真题测试中的表现,其中OpenAI的GPT-o1和智谱的GLM-zero-preview表现最佳。
机器学习和数据科学中常用的余弦相似度可能产生不透明且任意的结果。Netflix 和康奈尔大学的研究指出,正则化技术对线性模型的嵌入影响显著,导致余弦相似度不再可靠。研究提出避免余弦相似度使用的方法,并推荐了替代方案如欧几里得距离、点积和归一化等。
华为诺亚方舟实验室提出思维森林FoT框架,通过整合多个推理树解决复杂逻辑推理任务。该方法引入稀疏激活、动态自校正和共识引导决策策略,显著提升了LLM的高阶推理能力。
OpenAI 的 o1 模型被重新定位为报告生成器而非聊天模型。用户应提供大量上下文,并专注于明确所需输出,以充分利用其强大的文件处理能力。