打破“思考陷阱”：DuP-PO算法让AI推理更高效
MLNLP社区致力于促进国内外自然语言处理与机器学习领域内的交流合作。近期，一篇名为《Do Thinking Tokens Help or Trap? Towards More Efficient Large Reasoning Model》的论文探讨了大型推理模型在简单任务中的过度思考问题，并提出了一种新算法DuP-PO以提高模型效率。
大型推理模型
NUS发布Reasoning中的安全问题综述，idea满满~
MLNLP社区致力于推动国内外自然语言处理领域的学术与应用交流。最新文章探讨了大型推理模型的安全性问题及其对隐私、法律合规等多方面的影响，强调了构建动态防护体系的重要性以平衡AI能力与发展安全之间的关系。
阿里国际版o1来了，Marco-o1：聚焦开放式问题推理
阿里巴巴国际数字商业集团MarcoPolo团队发布Marco-o1，旨在推进开放式问题解决的大型推理模型。通过集成CoT微调、MCTS和推理动作策略等技术，提高复杂任务处理能力，并在翻译任务中表现出高级理解和推理能力。
o1圈杀疯了，阿里又开源Marco-o1
阿里开源Marco-o1，旨在解决缺乏明确标准且奖励难以量化的开放式问题。Marco-o1结合链式思考、蒙特卡洛树搜索等技术增强推理能力，在MGSM上提高了准确性，并展示了扩展解决方案空间和利用更细粒度动作策略的优势。