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o1方法的推理能力無上限?LeCun怒懟:兩層網絡還可以萬能近似呢

o1方法的推理能力無上限?LeCun怒懟:兩層網絡還可以萬能近似呢

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原標題:o1方法的推理能力無上限?LeCun怒懟:兩層網絡還可以萬能近似呢
關鍵字:報告,問題,模型,序列,電路
文章來源:人工智能學家
內容字數:0字

內容摘要:


來源:AI科技前沿
OpenAI的o1大模型一經亮相,AI界便熱議如何復制其成果。OpenAI對技術細節嚴格保密,試圖從AI中獲取完整推理過程,稍有過問即遭警告。技術報告中也難以尋覓線索。
于是,研究者們轉向先前類似研究,試圖挖掘線索。例如,GoogleBrain推理團隊創始人Denny Zhou在5月發布的論文《Chain of Thought Empowers Transformers
to Solve Inherently Serial Problems》,作者陣容強大,包括Denny
Zhou、斯隆獎得主馬騰宇及他的兩位學生。
鏈接:https://arxiv.org/abs/2402.12875
Denny Zhou宣稱,通過讓Transformer生成充足的中間推理tokens,已證明其能解決所有問題,并賦予LLM推理無限潛能。論文核心在于展示思維鏈(CoT)極大增強了Transformer的表述能力,使其能應對更復雜問題。
加入 CoT
單層的 Transformer 也能做復雜推理題
長久以來,尋求Transformer架構突破的努力不斷。盡管Transfor


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