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原標題：我們能夠讓開源小模型變得比人類更聰明嗎
關鍵字：模型,問題,政策,范式,能力
文章來源：AI前線
內容字數：0字

內容摘要：

作者丨 Harish SG 譯者丨明知山 策劃丨褚杏娟
我是 Harish SG，一名在德克薩斯大學達拉斯分校攻讀網絡安全碩士學位的安全研究員，目前在思科擔任 AI 安全工程師，曾經參與過微軟漏洞賞金計劃和谷歌 VRP 項目。
我分享這篇文章主要是為了提升公眾意識和進行教育交流，所表達的觀點純屬個人立場，與我在思科的工作立場無關。
免責聲明：我并非 AI 領域的研究員或專家，只是專注于大語言模型安全方面的研究。我的研究完全基于對 LLM 及其功能特性的個人理解和分析。
本文專注于我近期在 AI 領域的調研，旨在推動開源模型達到甚至超越閉源模型的性能，特別是提升當前頂尖模型——如 Claude Sonnet 3.5——的推理能力，使其能夠與 OpenAI 的 O1-preview 和 O1-mini 模型相媲美（OpenAI 宣稱這些模型具備相當于博士級專家的智能水平）。什么是 LLM 推理？LLM 推理指的是模型的這些能力：
邏輯思考；
做出推斷；
解決復雜問題；
根據可用信息做出合理的決策。
盡管大語言模型并沒有專門被訓練用于執行推理任務，但它們有時候表現出類似推理的能力。為什么

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