8个数据集全面胜出！思维链推理刷新图学习表现上限
8个数据集全面胜出！思维链推理刷新图学习表现上限图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
来自主题: AI技术研报
6828 点击 2025-06-08 15:17
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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。
AI是否真正在「思考」乃至产生意识，正成为科学和哲学交汇的核心议题。前OpenAI负责人翁荔认为，增加模型的「思考时间」有助突破复杂推理瓶颈；哈佛等机构则指出思维链可能导致「降智」；而生物学家Mallavarapu断言数字计算机永不可能拥有意识。
OpenAI 研究员姚顺雨近期发布文章，指出：AI 下半场将聚焦问题定义与评估体系重构。在 AI 发展新阶段，行业需要通过设计更有效的模型评测体系，弥补 AI 能力与真实需求的差距。
DeepSeek-R1火了，推理模型火了，思维链（Chain-of-Thought，CoT）火了！
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。