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尽管多模态大语言模型(MLLM)在简单任务上最近取得了显著进展,但在复杂推理任务中表现仍然不佳。费曼的格言可能是这种现象的完美隐喻:只有掌握推理过程的每一步,才能真正解决问题。然而,当前的 MLLM 更擅长直接生成简短的最终答案,缺乏中间推理能力。本篇文章旨在开发一种通过学习创造推理过程中每个中间步骤直至最终答案的 MLLM,以实现问题的深入理解与解决。


同样挑战缩放定律的还有DeepSeek V3/R1的模型。DeepSeek模型具备低成本和高性能特点,它的V3模型训练成本不到600万美元,也让行业开始怀疑大规模投资算力,从而提升AI大模型性能是否有效。“DeepSeek的火爆出圈正让算力高企的门槛变得更加平滑。”艾媒咨询首席分析师张毅告诉记者,“市场对算力的态度会回归相对冷静的状态。”,苹果推出全新“Invites”应用,助力用户轻松策划各类活动


基本上,推理就是一次预测一个这些分布,我们继续反馈标记并获取下一个标记,一直在进行采样。根据我们的“运气”,我们可能会得到非常不同的模式。这就是推理。


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只不过它不像大家传统印象里打螺丝、刷车漆、削刀削面的机器人,而更类似像人和动物一样,有身体有感知器官、也有大脑门子,像生物一样的机器人。


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