AI进入“下半场”：为什么训练更强模型已经不再重要？

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讲座预告 4月29日晚19:30 ，新加坡国立大学研究生余昭辰将以 《思维模板：LLM推理能力增强新范式》 为主题。详解增强LLM推理能力的思维缓存方法Buffer of Thought，以及分层LLM推理框架ReasonFlux来高效规划复杂问题的解决路径。 原文来自知乎，作者为安小强。本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。   原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1897668197810956281 原作者：Shunyu Yao 原文地址： https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/ 本文为原文的通俗解读与精炼重述，适合技术爱好者、AI从业者快速理解大趋势。 01 10 秒速览：你需要知道的5件事 1.  AI的上半场靠的是发明新模型（如Transformer、GPT）刷benchmark分数。2.  现在游戏变了：一套通用“配方”已能解决绝大多数任务，模型创新空间变窄。3.  真正的转折点在于强化学习加入了推理（reasoning）能力，实现广泛泛 ………………………………