推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
这是一份142页的研究论文，本文深入解析了大型推理模型DeepSeek-R1如何通过"思考"解决问题。研究揭示了模型思维的结构化过程，以及每个问题都存在甜蜜点"最佳推理区间"的惊人发现。这标志着"思维学"这一新兴领域的诞生，为我们理解和优化AI推理能力提供了宝贵框架。
近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）在数学、编程等复杂任务上取得突破，OpenAI-o1、DeepSeek-R1 等推理大模型（Reasoning Large Language Models，RLLMs）表现尤为亮眼。但它们为何如此强大呢？
密集模型的推理能力也能和DeepSeek-R1掰手腕了？
研究发现，推理模型（如DeepSeek-R1、o1）遇到「缺失前提」（MiP）的问题时，这些模型往往表现失常：回答长度激增、计算资源浪费。本文基于马里兰大学和利哈伊大学的最新研究，深入剖析推理模型在MiP问题上的「过度思考」现象，揭示其背后的行为模式，带你一窥当前AI推理能力的真实边界。
千亿参数内最强推理大模型，刚刚易主了。32B——DeepSeek-R1的1/20参数量；免费商用；且全面开源——模型权重、训练数据集和完整训练代码，都开源了。这就是刚刚亮相的Skywork-OR1 (Open Reasoner 1)系列模型——
字节跳动豆包团队今天发布了自家新推理模型 Seed-Thinking-v1.5 的技术报告。从报告中可以看到，这是一个拥有 200B 总参数的 MoE 模型，每次工作时会激活其中 20B 参数。其表现非常惊艳，在各个领域的基准上都超过了拥有 671B 总参数的 DeepSeek-R1。有人猜测，这就是字节豆包目前正在使用的深度思考模型。
Llama 4刚出世就被碾压！英伟达强势开源Llama Nemotron-253B推理模型，在数学编码、科学问答中准确率登顶，甚至以一半参数媲美DeepSeek R1，吞吐量暴涨4倍。关键秘诀，就在于团队采用的测试时Scaling。
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。
