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。
文章预览
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI OpenAI用o1开启推理算力Scaling Law，能走多远？ 数学证明来了： 没有上限 。 斯隆奖得主 马腾宇 以及Google Brain推理团队创建者Denny Zhou联手证明，只要思维链足够长，Transformer就可以解决任何问题！ 通过数学方法，他们证明了Transformer有能力模拟任意多项式大小的数字电路，论文已入选ICLR 2024。 用网友的话来说，CoT的集成缩小了Transformer与图灵机之间的差距，为Transformer实现图灵完备提供了可能。 这意味着，神经网络理论上可以高效解决复杂问题。 再说得直白些的话：Compute is all you need！ CoT让Transformer运行更高效 首先需要说明的是，“可以解决任何问题”是一个通俗化的表述，严格来说，论文的核心结论是思维链（CoT）能够显著提升Transformer的表达能力。 作者首先通过理论分析，提出对于固定深度、多项式宽
………………………………
