LLM 我们距离应用还差什么？

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原标题：LLM 我们距离应用还差什么？
关键字：模型,解读,逻辑推理,启发式,能力
文章来源：夕小瑶科技说
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夕小瑶科技说 原创作者 | Severus 本篇成于2024年8月底，O1发布半个月之前，我与同事讨论，再次坚定，无论是技术路线上，还是需求上，启发式搜索都应当是重要的发展路线，当时也是觉得这些讨论极有价值，怕忘了，就写成文章记录下来。写完了半个月后，O1发布了，就像是照着剧本走一样。也如我所想，O1展现出数学和逻辑推理能力之后，O1展现出数学和逻辑推理能力之后，业界讨论的重点变为，如何将这种“推理”能力泛化到其他领域，也如同预想中一样。所以我依旧认为，OpenAI没有发什么石破天惊的东西，还是合乎逻辑的一次发展。本文的展望也可看作是对O1技术原理的通俗化的解读，实则，笔者认为，这就是一个显而易见的技术道路，但是整个业界现在居然还要靠OpenAI一家机构去维持想象力，更有“O1给大模型方向续命了一年”之说，我深感悲哀。我一直希望，我们不要被所谓“领头羊”所裹胁，大胆发挥想象力，按照正确的发展逻辑继续开发下去。
距离2022年底，ChatGPT发布，已有一年半有余。这一年半，我们看到各种基于 ChatBox 的 app、产品层出不穷，一片繁荣景象。但如果看一下数据，我们就会发现，好像大多

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