Meta版快慢机来了！田渊栋团队整合快慢思考，能走迷宫推箱子

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原标题：Meta版快慢机来了！田渊栋团队整合快慢思考，能走迷宫推箱子
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明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIMeta版“快慢机”来了。
田渊栋团队带来新作Dualformer，把快慢思考无缝结合，性能提升还成本更低。
能解决迷宫、推箱子等复杂问题。
通过让模型在推理轨迹和最终答案上进行训练，再基于特定策略丢掉部分轨迹，Dualformer模型可以在模仿慢思考的同时，像快思考一样走捷径。
由此能形成更简洁的思维链（CoT）。
从结果来看，在慢思考模式下，Dualformer的最优解率达到97.6%，推理步骤减少45.5%。
自动切换快慢思考模式下，最优率也达到96.6%，且推理步骤减少59.9%。
搞定o1玩不来的迷宫游戏o1带火了系统2（慢思考），能让大模型推理能力大幅提升。
但是随之而来的计算成本更高。
Dualformer能很好结合快慢思考，从而缓解这一问题。
它建立在Searchformer这项工作的基础上。Searchformer是一个可以解决复杂推理任务的模型，在A*搜索算法生成的路径上训练而来，在路径规划任务（如迷宫、推箱子游戏）上表现良好，可以以更高效率找到最优解。
研究发现，人类会在思考过程中倾向于找捷径。为了更进一步模拟人类

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