主要观点总结
本文讨论了基于思维链（Chain-of-Thought）的推理模型经历从'短程启发'到'长程规划'的范式跃迁的过程。文章介绍了近期如OpenAI o1、DeepSeek R1和Kimi K1.5等基于'长链思维'的推理模型在数学证明、复杂决策等场景中的应用，并详细阐述了'思维模板'在推理模型后训练中的作用，包括提高模型的推理能力、准确性和可解释性。文章还讨论了如何通过优化和创新'思维模板'设计来提高推理效率和推理能力上限，以及多模态推理模型的'思维模板'构建方法。
关键观点总结
关键观点1: 推理模型经历从'短程启发'到'长程规划'的范式跃迁。
基于思维链的推理模型，如OpenAI o1、DeepSeek R1和Kimi K1.5等，展现出接近人类的分层推理能力。
关键观点2: 思维模板在推理模型后训练中的重要性。
思维模板在推理模型的后训练中扮演着重要角色，通过让模型产生更长的CoT来实现更强的推理能力。它提供了推理模型一套“思维模板”，让模型将问题分解为逐步的中间推理步骤，从而提高模型的推理能力。
关键观点3: 思维模板的优化和创新。
近期有许多工作尝试翻新“思维模板”设计，以提高模型的推理性能、效率或节省预算。这些创新包括Dynasor、LCPO和CoD等机制，旨在减少计算资源的浪费，同时保持模型的准确性和推理能力。
关键观点4: 多模态推理模型的思维模板构建。
对于多模态推理模型，构建适当的“思维模板”是非常重要的。现有的模板中，一些更适合特定的推理任务，需要选择和调整以优化模型的性能。
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本文来自PRO会员通讯内容，文末关注「机器之心PRO会员」，查看更多专题解读。 基于思维链（Chain-of-Thought）的推理模型正经历从"短程启发"到"长程规划"的范式跃迁。OpenAI o1、DeepSeek R1、Kimi K1.5 等基于「长链思维」的推理模型在数学证明、复杂决策等复杂场景中展现出接近人类的分层推理能力。「长链思维」的「模板」怎么魔改更高效？哪些「模板」能带来更高的推理能力上限？ 目录 01. 推理模型后训练效果好，「思维模板」少不了？ ？ 「思维模板」可用在哪些后训练环节？近期有哪些新的模板设计？... 02. 提高推理效率，「思维模板」是如何工作的？ 长链思维的模板怎么改更高效？... 03. 哪些「思维模板」能提高模型的推理能力上限？ CoT 怎么设计能让LLM的推理效果更好？把代码改成CoT会更强吗？ 04. 多模态推理模型的「思维模板」应如何构
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