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筛选结果

5 篇
排序
9 张幻灯片22:05EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年6月9日Apple《思考的幻觉》:谜题实验的局限与代码辅助测试Matthew Berman, Ilya Sutskever · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Apple 的推理模型实验,并用生成的代码测试另一种解决汉诺塔问题的方法。Reasoning & test-time computeBenchmarks评估+1
6 张幻灯片18:05EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月16日OpenAI 编程竞赛研究:o1-ioi、o3 与结果的边界Matthew Berman, Sam Altman · Forward FutureMatthew Berman 解读 OpenAI 2025 年关于强化学习和编程竞赛的论文。模型在研究的基准上表现出色,但结果不能证明 AGI,也不意味着模型开发不再需要人。Reasoning & test-time computeReinforcement LearningBenchmarks+2
5 张幻灯片15:33EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月13日潜在空间推理与递归深度:在预测下一个 token 前增加计算Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 研究一个重复内部计算的 35 亿参数模型,并探讨它与语言、规划及思维链的关系。Reasoning & test-time compute模型与训练AI research+2
8 张幻灯片21:21EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年9月12日OpenAI o1 的 2024 年发布:推理基准与早期测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 o1-preview、o1-mini、OpenAI 报告的评估结果,以及他自己的早期编程实验。OpenAIReasoning & test-time computeBenchmarks+2
5 张幻灯片22:17EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月21日Q* 传闻、能量模型与推理研究Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 审视一份未经证实的匿名 Q* 描述,并将其中的想法与训练语言模型进行推理的已发表研究作比较。Reasoning & test-time compute模型与训练AI research+2