LLM逻辑推演策略选择：推理时计算 vs 训练时计算

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AGI实现的一大标志是，具备 人类级别的逻辑推理（reasoning）能力。近期， 随着 推理（inference）模型 GPT o1、DeepSeek R1-Lite的发布， 模型的 逻辑推理能力得到显著提升 ，也预示着对LLM潜力的深度挖掘正在转向推理阶段。 围绕增强 LLM逻辑推理能力 这一目标， 美国人工智能与密码学研究实验室Bagel 团队结合最新研究， 从 算术、常识和符号这 三种主要逻辑推理类型出发，对比了在推理时计算与训练时计算这两种策略下增强LLM逻辑推理能力的优劣。结果显示， 推 理 时计算 是更好的技术选择。 （ 本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。 原文：https://blog.bagel.net/p/train-fast-but-think-slow） 作者  |  Bagel Team OneFlow编译 翻译｜张雪聃、林心宇、刘乾裕 题图由 SiliconCloud 平台生成 AI好似火焰。 近年来，我们在技术上取得了突破性进展。比如社交媒体、增强现 ………………………………