主要观点总结
文章介绍了OpenAI的模型o1，一种新型的大推理模型（LRM）。它在计划推理任务上表现出色，但存在局限性。文章对比了LLM和LRM在测试基准上的表现，并讨论了o1模型的优点和缺点。
关键观点总结
关键观点1: o1模型是一种新型的LRM，基于强化学习进行多步推理，突破了自回归LLM的限制。
o1模型能够基于强化学习进行推理，这种推理过程的代价是高昂的。在测试基准PlanBench上，o1-preview表现出色，大幅领先其他模型。然而，它在更复杂的规划问题上的性能还有待提高。
关键观点2: LLM和LRM在规划任务上的表现存在差异。
普通LLM在规划任务上的表现较弱，而o1模型则取得了一定的进展。然而，o1模型在解决长问题和无解问题上的表现并不具有泛化性和稳健性。
关键观点3: o1模型存在成本和效率的权衡问题。
o1模型的推理成本高昂，而且缺乏正确性保证。此外，模型的推理时间也是需要考虑的因素。相比之下，传统的规划器Fast Downward在成本、时间和保证方面更具优势。
关键观点4: o1模型的可解释性是一个问题。
o1模型作为一个黑盒系统，其可解释性较差，降低了系统的信任度。此外，模型有时还会提供富有创意但毫无意义的解释。
文章预览
LLM依然不会规划，LRM可以吗？ OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）。 它能够基于强化学习，通过CoT多步推理。并且，这种推理过程的代价，是高昂的。 来自ASU研究人员以此为契机，全面评估了当前LLM和新型LRM，在测试基准PlanBench上表现。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.13373 PlanBench是他们在22年提出，评估大模型规划能力的测试基准。 在最新测试中，研究人员发现，o1-preview表现出色，大幅领先其他模型，但也未完全通过PlanBench基准测试。 其他LLM，在Mystery Blocksworld上的性能都不过5%。在基准上的结果曲线，和X轴几乎融合。 足见，这些大模型的规划能力，非常地弱。 不过，作者指出，规划推理越长，o1-preview的准确率便会低于25%。 另外一个值得注意的点是，即便o1-preview超越了多数近似检索的普通LL
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