o1方法的推理能力无上限？LeCun怒怼：两层网络还可以万能近似呢

AIGC动态欢迎阅读

原标题：o1方法的推理能力无上限？LeCun怒怼：两层网络还可以万能近似呢
关键字：报告,问题,模型,序列,电路
文章来源：人工智能学家
内容字数：0字

内容摘要：

来源：AI科技前沿
OpenAI的o1大模型一经亮相，AI界便热议如何复制其成果。OpenAI对技术细节严格保密，试图从AI中获取完整推理过程，稍有过问即遭警告。技术报告中也难以寻觅线索。
于是，研究者们转向先前类似研究，试图挖掘线索。例如，GoogleBrain推理团队创始人Denny Zhou在5月发布的论文《Chain of Thought Empowers Transformers
to Solve Inherently Serial Problems》，作者阵容强大，包括Denny
Zhou、斯隆奖得主马腾宇及他的两位学生。
链接：https://arxiv.org/abs/2402.12875
Denny Zhou宣称，通过让Transformer生成充足的中间推理tokens，已证明其能解决所有问题，并赋予LLM推理无限潜能。论文核心在于展示思维链（CoT）极大增强了Transformer的表述能力，使其能应对更复杂问题。
加入 CoT
单层的 Transformer 也能做复杂推理题
长久以来，寻求Transformer架构突破的努力不断。尽管Transfor

原文链接：o1方法的推理能力无上限？LeCun怒怼：两层网络还可以万能近似呢

联系作者

文章来源：人工智能学家
作者微信：
作者简介：