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原標(biāo)題：致敬小鎮(zhèn)做題家的OpenAI o1
關(guān)鍵字：模型,知乎,算法,問題,范疇
文章來源：智猩猩GenAI
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OAI的草莓從去年11月開始炒作Q*, 已經(jīng)預(yù)熱了快一年了, 似乎伴隨著最近Cursor+Claude的壓力, 以及最近一輪OAI融資, 把o1放出來了. 本以為是給微軟Copilot:Wave2[1]預(yù)熱的,但有點(diǎn)失望的是Copilot還是基于GPT-4o.
作為一個(gè)數(shù)奧/信奧退役選手, 對(duì)于o1是否真的有通向AGI的路徑來做點(diǎn)分析. 然后針對(duì)金融口的朋友談?wù)凷calingLaw提供的市場(chǎng)流動(dòng)性, 再針對(duì)云和硅工朋友談?wù)劵A(chǔ)設(shè)施演進(jìn)的需求. 而具體的算法部分, 后面還是在《大模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》這個(gè)專題中單獨(dú)再更新一篇.本文目錄如下:01LLM = 自回歸的Large Language Monkeys前段時(shí)間讀到一篇來自Google Deepmind/Stanford/Oxford的文章《Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling》[2], 在學(xué)概率的時(shí)候或許很多人都會(huì)記得a.s.(almost surely)這個(gè)術(shù)語. 這篇文章的標(biāo)題受到無限猴子理論的啟發(fā), 即假設(shè)我們有無限只猴子坐在

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