从思考到行动:大模型自主工具调用能力的深度实现
从思考到行动:大模型自主工具调用能力的深度实现GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力:理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链(Chain - of - Thought)进行自我验证、自我反思等推理过程。
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GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力:理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链(Chain - of - Thought)进行自我验证、自我反思等推理过程。
满血版o3和o4-mini深夜登场,首次将图像推理融入思维链,还会自主调用工具,60秒内破解复杂难题。尤其是,o3以十倍o1算力刷新编程、数学、视觉推理SOTA,接近「天才水平」。此外,OpenAI还开源了编程神器Codex CLI,一夜爆火。
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?
AI 可能「借鉴」了什么参考内容,但压根不提。
一个7B奖励模型搞定全学科,大模型强化学习不止数学和代码。
「思维链劫持」(H-CoT)的攻击方法,成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明,这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点,攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线,使模型拒绝率从98%骤降2%。
多模态思维链(MCoT)系统综述来了!
近段时间,推理模型 DeepSeek R1 可说是 AI 领域的头号话题。用过的都知道,该模型在输出最终回答之前,会先输出一段思维链内容。这样做可以提升最终答案的准确性。
谷歌把推理大模型带入物理世界,机器人可以一边思考一边动作了!
o1/o3这样的推理模型太强大,一有机会就会利用漏洞作弊,怎么办?