o1方法性能无上限！姚班马腾宇等数学证明：推理token够多，就能解决任意问题

主要观点总结

本文介绍了OpenAI使用o1模型开启推理算力Scaling Law的最新研究成果。研究团队通过数学方法证明了Transformer有能力模拟任意多项式大小的数字电路，这意味着神经网络理论上可以高效解决复杂问题。文章详细描述了实验过程和结果，以及CoT（思维链）在提升Transformer模型解决复杂问题上的作用。最后介绍了研究团队的成员背景及论文地址。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及重要性

随着人工智能的发展，解决复杂问题的能力成为关键。本文的研究结果将Transformer带入了P/poly领域，缩小了与图灵机之间的差距，为解决复杂问题提供了新的思路。

关键观点2: 主要研究成果

研究团队通过数学方法证明了Transformer有能力模拟任意多项式大小的数字电路，并设计了实验验证理论的正确性。实验结果表明，CoT能显著提升Transformer的表达能力，使其能够解决更复杂的问题。

关键观点3: 实验设计与结果

研究团队在四个核心问题上进行了实验，包括模运算、置换群组合、迭代平方和电路值问题。实验结果表明，CoT能够显著提高模型的准确性，尤其是在解决需要序列化计算的问题上。

关键观点4: 研究团队及合作

论文共有四名作者，均为华人。其中包括来自清华姚班的李志远、Google Brain推理团队的创建者Denny Zhou以及斯隆奖得主马腾宇。他们共同完成了这项研究并分享了论文地址。

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