标签：推理能力

就在一个月前，OpenAI悄然发布了o1，其推理能力令人瞩目。我曾用几个极其复杂的测试案例进行试验，许多模型遇到这些问题时往往会不知所措，甚至胡言乱语。其中一个特别难的案例是姜萍奥赛的数学题，几乎所有的大模型都无法正确解答，然而o1却给出了完美的答案。在之前的文章中，我分享了OpenAI给出的最佳提示词写作方法，第一条就是：保持提示词简单直接。模型擅长理解和响应简单的指令，而不是复杂的指导。我认为这是为了让o1更好地理解需求，同时加快处理速度。 直到最近看到苹果发布的一篇关于大型语言模型（LLM）的研究...

近日，OpenAI发布了备受期待的全新AI模型——o1预览版。这款模型在复杂的推理任务中表现出色，能够解决比以往更难的问题，特别是在科学、编程和数学等领域。 一、o1模型的强大推理能力 o1模型展示了卓越的推理能力，能够在回答问题前进行深入思考，并生成一系列内部思维链。在多项基准测试中，o1的表现远超之前的模型。例如，在美国数学奥林匹克预选资格赛中，o1的排名进入前500名；在物理、生物、化学问题的测试中，其准确度甚至超过了人类博士水平。 此外，o1 mini是一款更小巧、更快速的模型，专为数学和编程任务设计，...

随着全球人工智能领域的快速发展，OpenAI 作为行业的领头羊之一，即将推出一款备受期待的新产品。据《信息报》报道，该公司将在未来两周内推出名为“草莓”的全新 AI 模型，并将其整合到 ChatGPT 服务中。这款新模型主打推理能力，旨在解决更为复杂的多步骤问题。 据报道，“草莓”模型在面对复杂的多步骤问题时表现得更加出色。与 GPT-4 相比，用户无需手动输入详细的“思考链提示词”，“草莓”便能自动完成推理过程，并给出更为精准的答案。例如，该模型可以解答《纽约时报》的字谜游戏，甚至能为用户提供市场营销策略方面的建议...

大型语言模型（LLMs）的推理能力竟然受到输出格式的显著影响，尤其是当输出格式被严格限定为JSON时，这种影响更为明显。台湾大学与Appier AI Research的一项最新研究揭示了这一现象，并提出了一种有效缓解该问题的方法。 研究背景 在现实世界的应用场景中，为了使大型语言模型能够更好地融入各种工业应用程序，往往需要它们遵循特定的标准化输出格式，如JSON或XML。然而，如何在保持模型推理能力的同时满足这些格式要求，一直是研究者们关注的重点。 实验设计 研究团队选取了一个具体的例子进行实验：计算Eliza一周工作...

OpenAI近期被曝光了一个名为“草莓”的新项目，该项目具有前瞻性的规划能力，能够自主浏览网页并进行深度研究。草莓模型经过大规模通用数据的后期训练，提升了推理能力，据信已达到OpenAI AGI路线图中的Level 2级别。尽管内部文件显示OpenAI正在全力研发，但Strawberry的具体运作方式仍处于高度保密状态，发布时间未知。有消息称，Strawberry与去年的Q*项目有关，后者在OpenAI内部已取得突破。该模型旨在增强AI的推理能力，使其不仅限于提供查询答案，还能进行自主的决策和研究。OpenAI期望Strawberry的创新能够显著提升AI模型...

在人工智能领域，一个新的挑战正在引起热议，那就是“大模型Benchmark”，它让GPT-4和Claude 3等先进模型纷纷败下阵来。这项测试源于逻辑学中的经典问题“动物过河”，模型们在解决此类问题时表现出显著的不足。网友们因此创造了一个名为“劣效比率”的指标，用来衡量模型解答的效率与实际最优解之间的差距。在测试中，GPT-4错误地认为需要五次运送，而Claude则提出了需要三次的不合理方案。即使面对无需运送的情况，模型依然坚持规划运输策略，显示出模型的推理能力可能受到训练数据的显著影响。此外，包括文心一言、通义千问在内...

纽约大学的研究揭示了一种AI的新能力，即AI能够在不依赖人类步骤的情况下，通过隐藏的“心算”过程解决复杂任务。研究团队发现，即使将AI的推理步骤替换为无意义的“……”符号，AI在某些任务中的表现仍然能够显著提高。这一发现挑战了以往认为AI需要模仿人类分解任务的观念，并引发了关于AI推理机制的讨论。 研究人员通过设计3SUM和2SUM-Transform两个任务来测试这一理论，发现填充“……”的AI模型在长序列任务中保持高准确率，即使没有看到人类的解题步骤。此外，实验还显示，填充token的隐藏层表示包含与下游任务相关的隐性计算，...

最近的研究揭示了一个令人惊讶的现象，即许多流行的大规模语言模型（LLMs）存在过拟合问题。尽管一些小型模型如微软的 Phi-3 和 Mistral 8x22B 在推理任务上表现出色，但新研究表明，当前的评估方法可能并未准确反映大模型的真实能力。问题在于，大部分研究依赖于如 GSM8k、MATH 等测试集，而这些数据集可能已被训练数据污染，导致模型在基准测试中的表现被夸大。 Scale AI 的最新论文深入探讨了包括 GPT-4、Gemini、Claude 等在内的多个大模型，发现它们受到基准数据污染的影响。为避免数据污染，Scale AI 创建了新的 GSM1...

本文讲述了关于人工智能模型GPT-4和Claude3在解决一个看似简单的脑筋急转弯推理题上的表现。一位开发者质疑GPT模型在训练集之外缺乏推理能力，认为它们无法实现人工智能（AGI），并悬赏1万美元发起挑战。然而，很快就有网友通过巧妙的提示让GPT-4和Claude3成功解决了这个问题，证明了模型的潜力。开发者Taelin承认了自己的错误，并支付了奖金。文章还讨论了模型的局限性，如无法进行长期逻辑推理，以及提示的重要性。尽管如此，人们还是对GPT模型的性能表示了赞赏，认为它们在很多领域已经展现出强大的应用价值。