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乙巳新春，中国的推理大模型DeepSeek R1火爆全球。作为一款在推理能力上媲美OpenAI的o1且收费标准远低于o1的国产大模型，DeepSeek一时间在国内刮起一股扑面而来的全民AI风潮，并不令人意外，但这款来自大厂体系外创业团队的开源大模型，经由数位外国商界领袖与技术大佬口碑相传并最终形成在外国新闻媒体上“刷屏”的效果，则是非常耐人寻味了。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
在当前AI领域的快速发展中，“强推理慢思考”已经成为主要的发展动向之一，它们深刻影响着研发方向和投资决策。如何将强推理慢思考进一步推广到更多模态甚至是全模态场景，并且确保和人类的价值意图相一致，已成为一个极具前瞻性且至关重要的挑战。
随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。
OpenAI 在 “双十二” 发布会的最后一天公开了 o 系列背后的对齐方法 - deliberative alignment，展示了通过系统 2 的慢思考能力提升模型安全性的可行性。
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架，旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长，并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
北大等出品，首个多模态版o1开源模型来了—— 代号LLaVA-o1，基于Llama-3.2-Vision模型打造，超越传统思维链提示，实现自主“慢思考”推理。 在多模态推理基准测试中，LLaVA-o1超越其基础模型8.9%，并在性能上超越了一众开闭源模型。
OpenAI o1风格的推理大模型，有行业垂直版了。HK-O1aw，是由香港生成式人工智能研发中心(HKGAI)旗下AI for Reasoning团队(HKAIR) 联合北京大学对齐团队（PKU-Alignment Team）推出的全球首个慢思考范式法律推理大模型。
OpenAI o1彻底带火慢思考和思维链（CoT）方法，但CoT在某些任务上反而会降低模型表现。
Meta版o1也来了。 田渊栋团队带来新作Dualformer，把快慢思考无缝结合，性能提升还成本更低。 能解决迷宫、推箱子等复杂问题。