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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
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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(wǎng)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(jīng)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(jù)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(zhí)行推理任務，但它們有時候表現(xiàn)出類似推理的能力。為什么

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