反思式思维链大模型 o1 有啥用?

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失望

OpenAI o1 刚出来的时候,我其实对这种 reflection 模型有点儿免疫了。因为刚刚被 reflection 70B 模型诳过一回。

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第一时间,我打开 Openrouter 试用 Reflection 70B。结果发现 9.11 还是 “大于” 9.9. 你说,这让人情何以堪?

到目前为止,reflection 模型究竟是发布的时候出现技术错误,导致调用了其他模型,还是一开始就在哗众取宠,依然没个定论。所以咱们暂且不做评价。

不过,这个模型给部分人群对 reflection 模型带来的认知负面印象,那却是实打实的。

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教训归教训,但 o1 Preview 毕竟是 OpenAI 出的模型,而且传言它就是那个神奇的「草莓」。于是拿到 o1 Preview 之后,我还是立即测试了一下。

我第一步要求它做的,也不是什么正经事儿,而是作诗。准确的说,是写「宋词」。

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之前在 GPT-4 时代,词牌从来没有被大模型正常使用。这次,我试试 o1 效果如何。

结果呢,效果依然不咋样。

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o1 明明已经知道了,每一句话应该是多少字,但是它自己数字数的时候,却真是 “睁着眼睛说瞎话”。我对这种弱智的行为非常愤慨,也很无奈。但是这一通的对话,却着实费了我 10 余次的使用额度。

我是到这时候,才知道 OpenAI 定的每周 30 次对话限制,所以非常懊恼。好在后来,OpenAI 大发慈悲,自己把这个额度调高到了 50。

而后我就在想,这东西究竟能干啥呢?我突然想起来前几天的 “汉语新解”,以及它带来的 Lisp 提示词热潮。

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我把 “汉语新解” 0.3 版本的 Lisp 提示词给了 o1 Preview ,满心期待它能够输出更有趣的解释。

要说文字部分,我觉得还可以。但是显然,o1 Preview 没有能够正确输出 svg 绘图这一部分。

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既不能按词牌写 “宋词”,又不能完全遵从 Lisp 提示词画 svg 图。我想起了《我爱我家》里面和平对志新的评价 ——“文不能测字儿,武不能卖拳”。

转机

内容概要:该论文深入研究了液压挖掘机动臂下降势能回收技术,旨在解决传统液压挖掘机能耗高的问题。提出了一种新型闭回路势能回收系统,利用模糊PI自整定控制算法控制永磁无刷直流电动机,实现了变转速容积调速控制,消除了节流和溢流损失。通过建立数学模型和仿真模型,分析了不同负载下的系统性能,并开发了试验平台验证系统的高效性和节能效果。研究还涵盖了执行机构能量分布分析、系统元件参数匹配及电机控制性能优化,为液压挖掘机节能技术提供了理论和实践依据。此外,通过实验验证,该系统相比传统方案可降低28%的能耗,控制系统响应时间缩短40%,为工程机械的绿色化、智能化发展提供了关键技术支撑。 适合人群:从事工程机械设计、制造及维护的工程师和技术人员,以及对液压系统节能技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①理解液压挖掘机闭回路动臂势能回收系统的原理和优势;②掌握模糊PI自整定控制算法的具体实现;③学习如何通过理论建模、仿真和实验验证来评估和优化液压系统的性能。 其他说明:此研究不仅提供了详细的理论分析和数学建模,还给出了具体的仿真代码和实验数据,便于读者在实际工作中进行参考和应用。研究结果表明,该系统不仅能显著提高能源利用效率,还能延长设备使用寿命,降低维护成本,具有重要的工程应用价值。
### 大模型中的提示技巧:思维的应用 在大模型中,通过精心设计的提示(prompt),可以让模型更好地理解并执行复杂的推理任务。具体来说,思维是一种特别有效的提示方法,它引导模型逐步思考问题的不同方面。 #### 思维示范 为了使大模型能够按照人类思维处理复杂逻辑问题,可以通过构建多步推理条来指导其工作流程[^1]: ```plaintext 问题描述 -> 初始假设形成 -> 收集证据支持/反驳假设 -> 得出结论 -> 反思评估 ``` 这种结构化的输入模有助于提高模型解决问题的能力,尤其是在涉及因果关系分析、数值计算等领域表现尤为突出。 #### 实际案例展示 考虑这样一个场景——给定一道数学应用题:“如果每只鸡有两只脚而兔子四条腿,请问笼子里共有多少动物?” 一个好的思维提示可能是这样的: ```plaintext 我们已知条件如下: - 鸡的数量记作x, 每只有2条腿; - 兔子数量未知y, 每只有4条腿; - 笼中共计360条腿; 现在让我们分步骤解答这个问题: Step 1: 设立方程表达表示总腿数=鸡腿+兔腿; 即 2*x + 4*y = 360; Step 2: 假设全部都是鸡,则应满足2*(x+y)=360; 解得 x+y=180; Step 3: 将 Step 2 的结果代入原方程求解 y (兔子数目); 最终得出正确答案... ``` 这种方法不仅清晰地展示了从问题到解决方案的过程,还教会了机器模仿人的思考路径去寻找答案。
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