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日产中文字暮18,OpenAI前高管创立的AI公司据称洽谈融资 估值或达200亿美元

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本研究分析了外部慢思考方法的有效性机制,并通过信息论建立了 LLM 推理中的雪球误差与推理错误之间的联系。研究表明,外部慢思考方法通过扩展推理空间可以减少推理错误,但同时增加了推理成本,需要在正确性和计算开销之间权衡。


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o3的发布已经为未来6到12个月的研究点明了方向,OpenAI将尽可能推动小型、功能强大且速度极快的推理模型,同时也会继续推进GPT 6/7等。


对比 BoN 和 MCTS 等方法后,研究者发现影响其有效性的核心因素是奖励函数的能力和推理总成本,而具体的搜索框架影响较小。因此,优化奖励函数和提升策略模型的推理能力是未来改进外部慢思考方法的关键方向。


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