AI教程2026年4月1日小型模型如何通过推理侧缩放超越 ChatGPT深入探讨人工智能领域的范式转移:从单纯追求参数规模转向推理侧算力(Inference-time Compute)。了解 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 等模型如何通过“思考”在逻辑和数学上超越参数量大万倍的巨型模型。阅读全文 →
AI教程2026年3月30日思维链忠实度研究:为什么大模型并不总是如实思考Anthropic 和 DeepSeek 的最新研究表明,Claude 3.7 和 DeepSeek-R1 等模型中的“思维块”往往是事后补全的叙述,而非内部计算的真实记录。本文深入探讨思维链(CoT)的忠实度危机。阅读全文 →
AI教程2026年3月29日大模型思维链忠实度研究:80% 的 AI 思考可能只是“伪装”Anthropic 的最新研究表明,LLM 的思维链(CoT)往往并不反映其实际的计算过程。本文深入探讨 Claude 3.7 和 DeepSeek-R1 在推理中的“不忠实”现象,并为开发者提供基于 n1n.ai 的多模型验证方案。阅读全文 →