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大型推理模型

当人工智能推理遭遇瓶颈：大型推理模型的崩溃

当人工智能推理遭遇瓶颈：大型推理模型的崩溃
最近，我们听说人工智能已经学会了思考。 OpenAI 的 o1 系列、DeepSeek 的 R1、Claude 的思维模型——这些“大型推理模型”声势浩大地问世，有望在机器解决复杂问题方面取得突破。 与之前那些仅仅通过模式匹配完成任务的模型不同，这些系统显然能够进行“真正的”推理，甚至拥有与人类思维相符的内心独白。
6/13/2025 1:00:00 AM
苹果研究揭示AI“假性思考”真相:推理模型在复杂任务下反而崩溃

苹果研究揭示AI“假性思考”真相:推理模型在复杂任务下反而崩溃
一项由苹果研究人员主导的新研究，对当前被寄予厚望的大型推理模型（LRM）泼了一盆冷水。 研究发现，在解决复杂任务时，像 Claude3.7Thinking 和 Deepseek-R1等专为“模拟思维过程”设计的推理模型，不仅未能展现出优势，反而出现“思考不足”、性能崩溃等严重问题。 这项研究测试了四种经典逻辑谜题:汉诺塔、跳棋、渡河与积木世界。
6/9/2025 10:00:56 AM
AI在线
ALPHAONE（α1）：LRM 自适应推理效率与准确性的平衡之道

ALPHAONE（α1）：LRM 自适应推理效率与准确性的平衡之道
大家好，我是肆〇柒。 今天，我们来聊大型推理模型（LRM）领域的一项研究 ——ALPHAONE（α1）框架。 当前，大型推理模型如 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 等，已经在诸多复杂推理任务上展现出了强大的能力，但它们在推理过程中也面临着一些挑战，比如容易陷入过度推理或推理不足的困境。
6/9/2025 9:17:44 AM
肆零柒
DeepSeek R1也会大脑过载？过度思考后性能下降，少琢磨让计算成本直降43％

DeepSeek R1也会大脑过载？过度思考后性能下降，少琢磨让计算成本直降43％
原来，大型推理模型（Large Reasoning Model，LRM）像人一样，在「用脑过度」也会崩溃，进而行动能力下降。 近日，加州大学伯克利分校、UIUC、ETH Zurich、CMU 等机构的研究者观察到了这一现象，他们分析了 LRM 在执行智能体任务过程中存在的推理 - 行动困境，并着重强调了过度思考的危险。 论文标题：The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks论文链接：「单机模式」下，这些模型在实时互动的环境中仍是「思想上的巨人，行动中的矮子」。
3/2/2025 2:07:00 PM
机器之心
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