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原標題：OpenAI o1技術(shù)初探3：如何讓模型擁有自我糾錯的能力
關(guān)鍵字：模型,問題,方法,結(jié)點,動作
文章來源：智猩猩GenAI
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內(nèi)容摘要：

在這個系列之前的文章中：
我們探索了o1（可能基于test-time scaling law）做的基本框架。
以及框架中的一塊積木（靠純inference優(yōu)化來增強邏輯推理能力，我們分別列舉了“PRM+some search methods”以及“MCTS”兩種方法，本質(zhì)上來說這兩種都是MCTS-style的評估-搜索方法）在這篇文章中，我們來探索另一塊更好玩的積木：“o1是如何擁有自我糾錯的能力的？”。在下文中，我會基于自己的猜想，把o1的這種self-correction的能力與基于強化學習的post-training過程，以及我們上篇中所說的MCTS過程串起來。同樣，這也是我在閱讀相關(guān)論文，及觀察o1輸出結(jié)果demo后給出的自己的猜想，具有強主觀性，大家選擇性閱讀。
01o1 demo中體現(xiàn)的自我糾錯能力在openai o1官網(wǎng)的例子中（https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/），當我們展開模型回復結(jié)果里thought for xx seconds選項時，我們可以看見模型在推理過程中的整個思維鏈過程，這時我們會發(fā)

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