当AI开始”想太多”：大语言模型的头脑风暴指南
第一节：揭秘LLM的”内心戏”
你知道吗？大语言模型（LLM）其实是个戏精！它不只给你最终答案，中间还要拍一整个”电视剧”——生成一堆中间token来证明自己够聪明。这不代表它真在思考，但它演得足够像了，以至于我们人类都差点信了。
第二节：如何让AI”学会装深沉”
过去几年，科学家们为了让LLM表现得像个福尔摩斯而不是金鱼脑，试过各种方法：
“嘿！如果我们让AI多写几种可能的答案，而不是只猜一次，它好像……突然变聪明了？”
第三节：Denny Zhou是谁？他为啥这么懂LLM？
Denny Zhou，谷歌DeepMind首席科学家，推理界的钢铁侠。
他在Google Brain时期就创立并领导了”推理团队”(Reasoning Team)，目标是让AI不仅会背答案，还会”动脑子”。
现在该团队归入DeepMind，专注于——
他们的终极目标？让AI具备真正的通用智能（AGI）……不过在那之前，可能还得先学会如何写靠谱的段子。
总结：LLM推理的核心精髓
所以下次你用ChatGPT时，记得——
这位AI大神的”脑回路”研究快把Google Scholar挤爆了！
这家伙的脑子里装的都是“链式思考”（就是那种让你像侦探一样一步步推理的提示方法）、“自圆其说”（没错，AI也得学会自己打补丁），还有如何让大模型变得更聪明。他的论文在Google Scholar上已经被疯狂引用8.3万+次——差不多等于全世界AI研究员每人点了一次”赞”！
科研成就 & 大佬身份认证
斯坦福最火课程：CS25《变形金刚联盟V5》
这门课火爆到——连Geoffrey Hinton、Ashish Vaswani、Andrej Karpathy等AI大神都来捧场，你说能不火吗？学生们每周聚集在这里，讨论从GPT到AI艺术、生物甚至机器人的最新突破，YouTube播放量直接冲上数百万，堪称AI圈的《权力的游戏》。
关于LLMs能否推理的脑洞大开讨论
想象AI的大脑活动：
也许这些AI只是在假装推理，就像在考试时假装思考的我们。毕竟，谁会拆穿一个会说话的统计模型呢？
当变压器开始”想太多”
让我们来聊聊那些自以为是福尔摩斯的LLM们。
1. 什么是推理？让LLM告诉你（反正它也不懂）
你可能以为”推理”是个高大上的词，像是戴着眼镜的数学家在白板上写满公式，或者是侦探柯南指着凶手说：”就是你！”
但实际上，在LLM的世界里，”推理”不过就是——
胡乱生词筛选一下假装自己是天才
2. 模型大小？不存在的！咱靠的是”废话连篇”
传统AI：要想模型变聪明？变大啊！
Transformer：太小看我了吧？我只要学会疯狂输出中间结论，就能假装自己很厉害！
3. 人类 vs LLM：”推理”之战
| 对比项 | 人类 | LLM |
|---|---|---|
| 推理逻辑 | 可能有条理 | 全靠概率 |
| 直觉 | 是真的第六感 | 不过是概率高的词 |
| 犯错后的反应 | 可能羞愧 | 直接换个词继续编 |
| 自信程度 | 有时犹豫 | 永远理直气壮 |
为什么中间 token 在推理中至关重要？
大脑短路了？让变形金刚（Transformer）来修！
Denny同学最近琢磨出了一个惊人的发现——原来人工智能做推理时，那些”中间商”（中间token）不但不该被打倒，反而是解决问题的关键！他和斯坦福大学的Tayma教授带着学生们，一起搞出了个堪比漫威剧情的理论：
用变形金刚+中间token这套组合拳也都能搞定！*
逻辑电路 vs Transformer 的魔幻对决
如果把问题比作电路板：
GPU表示很忙
想象一下现在的GPU集群：
真理闪光时刻：原来伟大的推理，就是让AI学会”打草稿”的优雅艺术！（划重点：下次你的模型卡壳时，记得给它塞点”中间商”当零食~）
推理过程的技术细节
“推理”还是”推倒重建”？论AI的数学天赋
想象一下，你问一个被塞满百科全书的大脑：”你有3个苹果，你老爸比你多2个，你们一共几个？”然后它信心满满地回答：”5个！”——仿佛你的老爸也是个贪吃鬼，趁你不注意偷走了一个。
AI的”数学天才”之路
如何让AI表现得更”人类”一点？
结论：AI确实能推理，只是偶尔会像刚睡醒的数学家，先把简单的题算错一道，再慢慢找到感觉。
当AI也学会了”打脸”自己
你以为AI只会一根筋地往前冲？那可太天真了！原来它们也有”自我怀疑”的能力——
当AI开始”思考”时，人类的困惑之旅
1. 神奇的”通灵”技巧
链式推理听起来很高级，但其实挺直白的——就像你把积木一块块垒起来，只不过这次是让AI玩这个游戏。不过设计这种”积木工程”得费点程序员头发，于是聪明的人类想出了更懒的方法：直接告诉AI”动动脑子”。
这就是“链式思维提示”的秘诀：连哄带骗让AI把推理过程写出来，省去了让人头秃的代码环节。就跟教小孩解题一样：”你先这样想，再那样想，最后答案就自己跳出来了！”
2. “慢慢想”大法的神奇与尴尬
还有个更绝的招数叫“逐步思考”——你甚至不用给AI看范例，只要像念咒语一样说：”让我们一步步思考“，AI就会像突然开了窍一样，开始像模像样地计算起来。
但有个小问题：效果随缘。没有示例的话，AI的表现就像临时抱佛脚的学生，能及格就不错了。
最搞笑的是，这方法听起来有点反人类。想象一下：
如果人类真这样思考，那大概是因为昨晚没睡好。
3. AI的”思维表演”能信吗？
虽然这些方法能让AI看起来”逻辑满分”，但依然有点：
所以，下次看到AI”逐步思考”的时候，别忘了：它可能只是在配合演出。
让AI变聪明就像教熊孩子写作业
人类驯服AI的奇妙方法
最近有个特别火的方法，叫做“监督微调” (SFT)。这玩意儿说白了就是：
史上最佳”辅导班”案例
——现在你知道为啥ChatGPT总喜欢装得像人类了吧？因为它的学习资料都是人类的作业本
草莓之谜：那些让人抓狂的“r”
想知道“strawberry”这个单词里藏着多少个“r”吗？来，我们先数一遍：“s–t–r–a–w–b–e–r–r–y”。一、二、三……咦？等等，到底是三个还是四个？
为什么这个问题如此棘手？
正确答案揭晓
总结
下次如果有人问你这个问题，不妨反问：“你是想考我字母计数，还是想看我大脑短路？”反正，不管怎样，“strawberry”的“r”们都会在单词里嘲笑每一个试图数清它们的人类（或AI）。
你以为大力出奇迹？DeepMind告诉你什么叫AI成长的烦恼
SFT：你以为的万能钥匙
想象一下：
解决方案？当然是…
：更多数据！更强算力！更大模型！
：但当方向错了，就算你有银河系那么大的算力…
研究员A：”这就好比用超级计算机算1+1=3…”研究员B：”不，这就像拿着火箭筒去打蚊子！”
人类标注员的”小秘密”
惊！谷歌大佬爆料：
原来AI考试作弊的水平，比老师批改考卷还高？！
破局之道：两条大腿走路
让 AI 实现自我提升
当AI决定”自己教自己”：一场机器版的”自学成才”大冒险
传统方式：AI的”填鸭式教育”
原本，训练AI就像教一个学生做题——人类辛辛苦苦收集题目和答案，然后一股脑塞给模型，指望它学会作答。但问题是：标注数据贵啊！ 请专家标注每个数学问题的解题步骤？那可真是费时费钱又费力。
于是研究人员一拍脑袋：”等等，为什么不让AI自己当自己的老师呢？”
新模式：AI的”自学成才”套路
这个巧妙的方法叫做 Reject Sampling（拒绝采样），本质就是让AI：
研究论文：《STaR》——AI的”自举推理”
这项研究的核心突破是：让AI自己生成训练数据，从而减少对人类标注的依赖。但更有趣的是：一旦模型找到正确的路数，它就能不断自我提升！
换句话说：
这简直是AI界的”自学天才”，只不过它不会骄傲，因为它压根没有自我意识（暂时）。
数据收集的奥德赛：从RL微调到机器数据的崛起
1. 循环中的改进
模型升级后，数据从哪来？简单——再跑一遍流程！就像追剧看到一半，突然发现剧组偷偷更新了剧本，我们只好重头再看一次。
2. 强化学习验证器的真谛
强化学习先驱Rich Sutton语重心长地表示：“验证器才是灵魂，算法只是个搬运工。”换句话说——
3. 机器数据的反超谜题
为什么机器生成的数据比人类的更香？
听说你想用机器学习搞点大新闻？别急，让我们用”第一性原理”给你开个光：
最后记得：“优化不够，采样来凑；梯度不到，epochs堆到老。”
当AI开始”成长”：一个模型的无限可能
现在这个方法运作得还不错，那么——是时候让它”长大”了！但别急着升级服务器，因为剧情可能会出乎意料。
翻阅那些陈年论文时，你会发现一个有趣的”冷知识”：人们曾经坚定地认为强化学习微调（RL）比监督微调（SFT）更牛。
啊，时代的眼泪，科技的风向总是飘忽不定！
LLM推理的奇妙冒险：数学魔术师Gemini的演出
让我们来聊聊大语言模型(Gemini 2.0版)是怎么变成一个数学家的——没错，就是那种能让你中学数学老师当场失业的数学家。
它不是计算器，它是数字魔术师
想象一下传统的AI：它们像个老学究一样在图书馆里翻箱倒柜(也就是所谓的”搜索排序”)。而现代的LLM？它们更像一个即兴表演的喜剧演员，全靠一个个token的灵感闪现来制造惊喜。
2024年底，谷歌放出了Gemini 2.0的”思考秀”。在没人给它台词的情况下，这家伙居然解决了一个令人抓狂的数学谜题：
Gemini的脑内剧场
这个过程简直比看脱口秀还精彩：
整个过程完全不是在搜寻标准答案，而是像个真正的数学天才一样演绎推理。这就解释了为什么这些模型如此强大——它们不是在背答案，而是在创造思路。
最神奇的是？整个过程看起来完全像是人类的思考方式——只不过这位”人类”能在一秒内完成我们可能要酝酿半小时的灵感闪现。
“苦涩的教训”：当 Scaling 摸不着头脑时
Rich Sutton 在《苦涩的教训》里甩出的一串哲言真是让人抓耳挠腮——”Scaling 的发现只会让我们更难看清发现过程是如何完成的。” 翻译成人话大概是：
“咱玩命堆规模，结果堆着堆着，连堆的姿势都给堆没了！”
当AI学不会写作时，它们开始玩骰子
01. AlphaGo的“胜利”与人类的“苦涩”
Sutton先生看着DeepMind的AlphaGo和AlphaZero把人类围棋选手按在地上摩擦，叹了口气，写下了《苦涩的教训》。他说：“真正的可扩展性只有两个——学习和搜索。”
但问题来了：机器可以学习下棋，但不能学习写情书。RL（强化学习）调优虽然泛化能力不错，但有些任务，比如写作或者编程，机器根本不知道自己写得对不对。它们只能像个蒙眼扔飞镖的选手一样，指望概率来“蒙”对答案。
02. LLM：概率游戏大师
从数学上讲，LLM（大语言模型）本质上就是个预测机器——它不是人类，它只是在猜概率！
来看看LLM的解码过程：
但问题在哪？它们没有对齐！我们人类能理解上下文，而LLM只是在玩“匹配概率”的游戏。
03. 边缘化：当LLM开始玩骰子
如果LLM要生成一个完整的推理过程，它本质上是在做边缘化——也就是说，它在计算所有可能的答案中哪个最有可能出现。
但如果你刚入门机器学习，就会发现这其实就是在采样——LLM不过是在扔骰子决定答案！
结论：LLM不是天才，只是概率赌徒
下次看到ChatGPT写出一篇流畅文章时，请记住——它只是在赌博，而这次它运气不错！
统计学的奇妙魔法：让数据自己举手投票
在这个充满不确定性的世界里，科学家们想出了一个绝妙的主意：让随机性来当裁判！具体操作如下：
这个方法有个高大上的名字，叫“边缘化”（Marginalization），听起来就像某种神秘的统计学黑魔法。但别担心，它的本质很简单——就是让数据自己排队，最常露脸的那个赢！（是不是突然觉得科学家们也很接地气？）
所以下次当你的模型举棋不定时，不妨试试这一招——让概率来搞民主投票！
大脑里的搜索引擎：检索与推理的奇葩分界线
1. 检索 vs 推理：人类的迷之困惑
有人认为大模型只是在做“Ctrl+F”式的内存检索，而不是真正的推理。但问题是——谁不是在检索呢？
结论：人类的“推理”很多时候就是花式检索。
2. 模型的“推理”可能比人类更诚实
3. 检索推理之争的本质：人类的傲慢？
我们总是觉得自己在做高阶推理，而对AI的运作方式却嗤之以鼻——“哼，不就是查数据库吗？”
所以下次看到AI“检索”，别急着嘲讽——说不定它只是比你更高效而已！
当多个AI吵架时，谁能决定”正确答案”？
会议魔咒：年年参会，年年争同一件事
我就像是个会议标配——每年必打卡所有学术趴。而每次讨论的焦点总是：”这篇论文够不够新颖？” 但说实话，这争论就像「检索 vs.推理」的辩论换了个马甲一样，反反复复，毫无新意（哦，这话可别让审稿人听见）。
AI 版的 “群殴验证法”
最近有人做了个疯狂实验：让4个模型同时回答一个问题，然后看看谁说的最靠谱。这简直是——
这就像让4个朋友决定去哪吃饭，最后仍然去了麦当劳——因为大家吵累了。
工业界的生存法则：能跑就别走
作为一个打工人（哦不，工业界研究员），我根本懒得管「检索算不算推理」。现实世界的规则是：
2024论文炫技现场：做个题试试？
我们2024年发了一篇「类比推理」论文，核心思想就是——「先回忆，再解题」，和考试时偷看笔记一个道理（嘘，别告诉监考老师）。
比如：
看吧，检索统治世界（至少统治我的KPI）。
当AI突然“开窍”时的奇妙时刻
最近我在跟几个AI模型玩“你猜我是谁”的游戏，结果发现：
AI的“灵光乍现”是怎么来的？
结论
想让AI变聪明？
不然它可能真的会在数学题面前表演“大脑宕机”！
深度学习研究的”魔法”配方：换个马甲更好用？
大家听说过那个传说中的「深度研究」团队吗？说出来你可能不信——他们的核心成员之一，当年其实是我的实习生！后来这位仁兄去了OPI，不知道吃了什么灵丹妙药，突然灵机一动发明了「深度研究」法。其实说白了，就是检索+推理=打工人的咖啡因加强版。
他们怎么操作的呢？简单得像煎鸡蛋：
当然，代价就是烧钱指数飙升——相当于从便利店咖啡升级成手冲瑰夏。不过Denny Zhou最后说了句大实话：别管AMS能不能推理了，反正模型带脑子总比不带强（人类不也一样？）。
人工智能的未来：从考试学霸到生活管家
真理就像冰箱里的披萨——越简单越美味
Denny Zhou 最近翻出了 Richard Feynman 的经典名言：「真理总是比你想象的更简单。」他一边啃着午饭剩下的冷披萨一边感慨道：「这不就是机器学习研究的真谛吗？」
总之，记住一句话：「简单的东西不一定有效，但有效的东西往往很简单——至少在披萨和机器学习里都是这样。」
大模型推理能力的奇妙冒险
今天咱们来聊聊人工智能领域最”烧脑”的话题 —— 大模型推理能力。想象一下，如果你能让ChatGPT不仅会聊天，还能像福尔摩斯一样破案，那该有多酷！
推理能力的神奇之处
“如果大模型真具备这些能力，那它们离通过图灵测试可能就只差一杯咖啡的距离了”
斯坦福CS25课程的精彩见解
在这门开脑洞的课程中（具体内容可以参考相关链接，虽然我们这里假装看不见链接），研究者们探讨了如何让大模型：
训练大模型的三大秘密武器
所以下次当你问ChatGPT问题时，想象它可能正在像侦探一样”办案”呢！虽然…有时候它也会像喝醉的侦探那样给出离谱的答案。
未来展望
如果这项研究继续突破，也许某天我们会看到：
当然，在那之前，可能我们还得忍受它们偶尔把”2+2″算成”5″的小尴尬。毕竟，成长中的天才儿童也是会犯错的嘛！
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