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系统-2推理的最新进展

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工具介绍

系统-2推理的最新进展

伟大的系统2 逻辑 - LLM

更新

  • 2025.02:我们发布了调查论文《从系统 1 到系统 2:关于推理大型语言模型的调查》(http://arxiv.org/abs/2502.17419)。欢迎引用或提交拉取请求。

简介

欢迎来到我们的调查论文"从系统 1 到系统 2: 关于推理大型语言模型的调查"的仓库。此仓库提供了与我们的研究相关的资源和更新。如需详细介绍,请参阅 我们的调查论文。

实现人类水平的智能需要加强从系统 1(快速、直觉)到系统 2(缓慢、谨慎)推理的过渡。虽然基础大型语言模型(LLM)取得了显著进展,但它们在复杂任务中仍然无法达到人类般的推理水平。最近的推理 LLM,如 OpenAI 的 o1,在数学和编码等领域表现出了专家级的性能,类似于系统 2 的思维方式。本文总结了推理 LLM 的发展历程、基础技术、基准测试以及未来方向。我们维护了一个最新的 GitHub 仓库,以跟踪这一快速发展的领域的最新进展。

此图突出了 AI 系统的发展历程,强调了从快速、直观的方法转向深思熟虑、基于推理的模型。它展示了 AI 如何逐步发展,以应对更广泛的现实世界挑战。

  • 优秀系统 2 AI
  • 第 1 部分: O1 复制
  • 第 2 部分: 过程奖励模型
  • 第 3 部分: 强化学习
  • 第 4 部分: MCTS/树搜索
  • 第 5 部分: 自训练/自我改进
  • 第 6 部分: 反思
  • 第 7 部分: 高效系统 2
  • 第 8 部分: 可解释性
  • [第 9 部分: 多模态代理相关的慢快系统

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> 标签

Pythonbenchmarkmacro-actionmctso1

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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