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在《自然》的Editorial(社论)指出,大型语言模型需要同行评审。《自然》认为,大型语言模型(LLMs)正在迅速颠覆人类获取知识的方式,但最广泛使用的这些模型尚未在研究期刊中接受独立同行评审。同行评审有助于澄清LLMs的工作原理,并帮助评估它们是否真正实现了其宣称的功能。“这一情况随着自然杂志发表DeepSeek-R1模型细节而改变。”

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论文摘要中表示,推理能力作为人类智能的基石,能够支持从数学问题求解、逻辑演绎到程序编写等复杂认知任务。人工智能领域的最新进展表明,当大型语言模型(LLMs)的规模达到足够程度时,能够展现出包括推理能力在内的涌现性特征,然而,要在预训练阶段实现这类能力,通常需要耗费大量计算资源。

《自然》杂志指出,如此总结DeepSeek-R1带来的进步:如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤,那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似,但这对人工智能有极大挑战,需要人工干预来添加标签和注释。

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