“谷歌版DeepSeek”接入机器人，思维链解锁折纸系鞋带技能，推理模型代入物理世界
“谷歌版DeepSeek”接入机器人，思维链解锁折纸系鞋带技能，推理模型代入物理世界谷歌把推理大模型带入物理世界，机器人可以一边思考一边动作了!
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4929 点击 2025-03-13 15:30
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谷歌把推理大模型带入物理世界，机器人可以一边思考一边动作了!
o1/o3这样的推理模型太强大，一有机会就会利用漏洞作弊，怎么办？
推理token减少80%-90%，准确率变化不大，某些任务还能增加。
DeepSeek-R1 等模型通过展示思维链（CoT）让用户一窥大模型的「思考过程」，然而，模型展示的思考过程真的代表了模型的内在推理机制吗？在医疗诊断、自动驾驶、法律判决等高风险领域，我们能否真正信任 AI 的决策？
思维链引发的战争。
杜克大学计算进化智能中心的最新研究给出了警示性答案。团队提出的 H-CoT（思维链劫持）的攻击方法成功突破包括 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 在内的多款高性能大型推理模型的安全防线：在涉及极端犯罪策略的虚拟教育场景测试中，模型拒绝率从初始的 98% 暴跌至 2% 以下，部分案例中甚至出现从「谨慎劝阻」到「主动献策」的立场反转。
2025 年 3 月 4 日，360 智脑开源了 Light-R1-32B 模型，以及全部训练数据、代码。仅需 12 台 H800 上 6 小时即可训练完成，从没有长思维链的 Qwen2.5-32B-Instruct 出发，仅使用 7 万条数学数据训练，得到 Light-R1-32B
基于内置思维链的思考方法为解决多轮会话中存在的问题提供了研究方向。按照思考方法收集训练数据集，通过有监督学习微调大语言模型；训练一个一致性奖励模型，并将该模型用作奖励函数，以使用强化学习来微调大语言模型。结果大语言模型的推理能力和计划能力，以及执行计划的能力得到了增强。
在大语言模型 (LLM) 的研究中，与以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑思维能力相比，LLM 中同等重要的 Leap-of-Thought 能力，也称为创造力，目前的讨论和分析仍然较少。这可能会严重阻碍 LLM 在创造力上的发展。造成这种困局的一个主要原因是，面对「创造力」，我们很难构建一个合适且自动化的评估流程。
我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。