三思而后行，让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」？
三思而后行，让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」？近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
来自主题: AI技术研报
10116 点击 2025-04-06 16:55
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近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。
最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。
AI：从提供事实到塑造思想。
“AI算命、AI直播、AI培训、AI炒股……”当村里的老人都开始讨论并学习使用AI时，不同花样的“AI套路”，正在精准瞄上诸多对AI一知半解，却求知若渴的群体。
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。
AI 可能「借鉴」了什么参考内容，但压根不提。
清明节到了，在过去上百年里，人们扫墓、烧纸、磕头、摆上供品、再对着墓碑诉说，希望借节日的仪式感，让思念跨越阴阳。
Attention 还在卷自己。