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AI序列第867期:潜力思考——为什么Sapient的HRM-Text是对思维链的悄然反驳

本文批评了大型语言模型中的思维链(CoT)推理方式,认为它效率低下,因为推理过程被迫离开残差流变成离散的token。Sapient Intelligence的HRM-Text模型通过在潜在空间中进行推理来解决这个问题,为固定深度的Transformer提供可变的内部深度,从而挑战当前的推理范式。

来源TheSequence作者: Jesus Rodriguez
AI序列第867期:潜力思考——为什么Sapient的HRM-Text是对思维链的悄然反驳
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要点

  • 思维链(CoT)并非真正的推理,而是一种让模型从输出token中“租用”深度的变通方法。
  • Sapient Intelligence的HRM-Text将推理放在潜在空间中进行,而非token流中。
  • 该方法旨在为固定深度的Transformer提供可变的内部深度。
  • 这是一个重要的轻量级模型,对当前推理范式提出了挑战。

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