o1突发曝光？谷歌8月论文已揭示原理，大模型光有软件不存在护城河

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原标题：o1突发曝光？谷歌8月论文已揭示原理，大模型光有软件不存在护城河
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明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI发布不到1周，OpenAI最强模型o1的护城河已经没有了。
有人发现，谷歌DeepMind一篇发表在8月的论文，揭示原理和o1的工作方式几乎一致。
这项研究表明，增加测试时（test-time）计算比扩展模型参数更有效。
基于论文提出的计算最优（compute-optimal）测试时计算扩展策略，规模较小的基础模型在一些任务上可以超越一个14倍大的模型。
网友表示：
这几乎就是o1的原理啊。
众所周知，奥特曼喜欢领先于谷歌，所以这才是o1抢先发preview版的原因？
有人由此感慨：
确实正如谷歌自己所说的，没有人护城河，也永远不会有人有护城河。
就在刚刚，OpenAI将o1-mini的速度提高7倍，每天都能使用50条；o1-preview则提到每周50条。
计算量节省4倍谷歌DeepMind这篇论文的题目是：优化LLM测试时计算比扩大模型参数规模更高效。
研究团队从人类的思考模式延伸，既然人面对复杂问题时会用更长时间思考改善决策，那么LLM是不是也能如此？
换言之，面对一个复杂任务时，是否能让LLM更有效利用测试时的额外计算以提高准确

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