大推理模型Marco-o1详细解读：开启开放式问题解决新能力

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在人工智能领域，大推理模型（LRM）正变得越来越重要，它们不仅能够处理有明确答案的问题，还能够应对那些没有标准答案的开放式问题。Marco-o1 模型的提出，标志着我们在开发能够处理更复杂、更现实问题解决任务的 AI 技术上迈出了重要的一步。 我们翻译解读最新论文：Marco-o1，文末有论文信息。 作者： 张长旺，图源： 旺知识 目前，OpenAI o1 在大推理模型（LRM）的研究中引起了极大的兴趣。在此基础上，Marco-o1 不仅关注于数学、物理和编程等有标准答案的学科——这些学科适合于强化学习（RL），而且还更加重视开放式问题的解决。我们的目标是解决这个问题：“o1模型能否有效地推广到缺乏明确标准的更广泛领域，并且在这些领域中奖励难以量化？”Marco-o1 由链式思考（CoT）微调、蒙特卡洛树搜索（MCTS）、反射机制和创新的推理策略提供 ………………………………