DeepSeek與Kimi揭示o1秘密，思維鏈學習方法顯成效
據消息，OpenAI近日發(fā)布了一項重要研究報告。報告指出，DeepSeek和Kimi兩家機構通過獨立研究，成功利用思維鏈學習方法，在數學解題與編程挑戰(zhàn)中顯著提升了模型的綜合表現。
Kimi的研究員Flood Sung在隨后的發(fā)文中詳細闡述了這一發(fā)現。他提到，長思維鏈的有效性在內部實驗中已經得到了驗證。在實際訓練過程中，研究人員發(fā)現模型的表現會隨著訓練的深入而不斷提升，并且token數也在不斷增加。這一現象表明，在強化訓練的過程中，模型能夠自我涌現，進一步提升其解題能力。
值得注意的是，就在1月20日，DeepSeek和Kimi在同一天發(fā)布了各自的推理模型R1和k1.5。這兩款模型的發(fā)布，無疑是對其研究成果的進一步驗證和展示。
此次DeepSeek與Kimi的研究不僅揭示了o1的秘密，更為人工智能領域的發(fā)展帶來了新的啟示。思維鏈學習方法的成功應用，為提升AI模型的解題能力和編程能力提供了新的思路和方法。
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工商網監(jiān)
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