普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。
AI也有量子叠加态了？
GRIT能让多模态大语言模型（MLLM）通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」，仅需20个训练样本即可实现优越性能！
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
奥特曼使用大模型的方法，竟然是错的？
图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
今天，我们正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线API，对用户开放思维链输出，通过设置 `model='deepseek-reasoner'` 即可调用。
过度依赖CoT思维链推理会降低模型性能，有新解了！ 来自字节、复旦大学的研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选择短回答或详细的长文本推理，最终实现了准确性与效率的最佳平衡。
近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
