主要观点总结
MLNLP社区介绍了OpenAI的o1模型通过引入思维链（CoT）技术提高Transformer模型计算能力的相关研究。论文证明了Transformer模型通过CoT可以模拟任意多项式大小的数字电路，缩小了与图灵机的差距。文章还介绍了研究团队的成员背景以及论文地址。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及愿景
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流进步。本文介绍的研究是关于OpenAI的o1模型如何通过思维链（CoT）技术提高Transformer模型的计算能力。
关键观点2: 主要研究成果
论文证明了Transformer模型通过引入CoT，能够模拟任意多项式大小的数字电路，从而提高了模型的表达能力。这项成果通过一系列实验得到了验证，展示了CoT在解决复杂问题上的潜力。
关键观点3: 研究团队及作者简介
论文的作者团队由华人学者组成，包括李志远、Hong Liu（马腾宇的博士生）、Google Brain推理团队创建者Denny Zhou以及2021年斯隆奖得主马腾宇。每位作者都在机器学习领域有着卓越的贡献。
关键观点4: 研究展望与限制
虽然这项研究揭示了CoT的巨大潜力，但实际应用中仍存在许多挑战，如有限的上下文窗口、计算资源限制以及训练模型的难度等。此外，将实际问题转化为布尔电路的形式也是一个关键的挑战。尽管如此，这项研究为未来的研究提供了新的思路和方向。
文章预览
MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 量子位 作者 | 克雷西 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
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