加州大学伯克利分校

推理模型其实无需「思考」？伯克利发现有时跳过思考过程会更快、更准确

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。这项研究认为显式思考过程会显著增加 token 使用量和延迟，导致推理效率低下。就比如在控制延迟条件时，NoThinking 的效果就显著好于 Thinking。

4/20/2025 10:24:00 AM

机器之心

陪跑又快又稳，机器人跑步搭子来了

这个机器人名叫Cassie，曾经创下百米跑世界纪录。最近，加州大学伯克利分校的研究者给它开发了一种新的深度强化学习算法，让它掌握了急转弯等技能，还能对抗各种干扰。【关注机器之心视频号，第一时间看到有趣的 AI 内容】关于双足机器人运动的研究已经进行了几十年，但仍然没有一个能够对各种运动技能进行稳健控制的通用框架。挑战来自于双足机器人欠驱动动态的复杂性以及与每种

2/16/2024 5:15:00 PM

机器之心

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