原贴链接

（仅给出了一个网址https://huggingface.co/AIDC - AI/Marco - o1，无实质可翻译内容）

讨论总结

这个讨论主要是关于Marco - o1的，涉及它在逻辑推理方面的表现、与其他模型的比较、测试结果、技术相关的内容如模型是否是微调版本、有无训练代码等，也有一些评论涉及简单的数学和逻辑小问题。大家在讨论中较为理性地分享观点、提问或者阐述测试体验。

主要观点

  1. 👍 Marco - o1着重开放式解决方案并且关注有标准答案的学科
    • 支持理由：原帖提到Marco - o1不仅关注适合强化学习的学科，更着重开放式解决方案
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Marco - o1可能是Qwen的微调版本
    • 正方观点：AnticitizenPrime指出Marco - o1是Qwen的微调版本并给出Qwen聊天模板
    • 反方观点：无
  3. 💡 Marco - o1在farel - bench上分数显示在逻辑推理上不如gemma - 2 - 9b
    • 解释：fairydreaming给出该模型在farel - bench上的分数表明这一结果，但文档显示需要特殊推理过程解锁潜力
  4. 💡 Marco - o1在多次回答同一问题时表现不稳定
    • 解释：以特定逻辑问题测试，有用户发现重新提交相同问题时答案不尽人意
  5. 💡 Marco - o1测试结果显示可能比7 - 9B好但不如Deepseek r1
    • 解释：Emotional - Metal4879测试后得出这一结论

金句与有趣评论

  1. “😂 Marco - o1’s first reply and thought process nailed it. I was very impressed.”
    • 亮点：体现出一开始模型的表现给用户留下很好的印象
  2. “🤔 Not really. Using separate tokens for thought and output is just plain CoT which existed for years before reflection became a buzzword.”
    • 亮点：对Marco - o1中和分开这一设计提出自己的见解，认为只是普通的思维链
  3. “👀 I ran farel - bench on this model, it got score of 65.33. So it’s worse than gemma - 2 - 9b in logical reasoning. However, by looking at the documentation some special inference process is needed to unlock its potential.”
    • 亮点：给出模型在测试中的具体分数并指出与其他模型比较的结果，还提及模型潜力

情感分析

总体情感倾向是较为理性和客观的。主要分歧点在于Marco - o1的性能方面，如与其他模型比较的结果、在逻辑推理上的表现以及测试中的稳定性。可能的原因是大家从不同的测试场景、角度出发，以及对模型期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Marco - o1模型技术细节的进一步探究，例如训练代码、使用的数据集和特定令牌等问题。
  • 潜在影响：如果对Marco - o1的这些讨论持续深入，可能会影响到其在人工智能领域的应用和发展方向，也会影响用户对类似模型的期望和选择。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Marco-o1 模型的热烈讨论

在 Reddit 上，一个关于“Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了丰富的内容和众多用户的精彩评论，获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要探讨了 Marco-o1 模型的性能、特点以及在不同任务中的表现。引发的主要讨论方向包括模型与其他类似模型的比较、测试结果的分析以及对其潜在应用和改进的思考。

核心问题或争议点在于：Marco-o1 模型在解决复杂问题时的效果是否稳定和出色，以及它与其他模型相比有何优势和不足。

讨论焦点与观点分析： 有人指出 Marco-o1 不仅关注有标准答案的学科，还强调开放式解决方案，但对于其能否在缺乏明确标准和难以量化奖励的领域有效推广存在疑问。 有人提供了系统提示的相关内容，并进行了翻译。 有人认为 Marco-o1 与 Reflection-70b 类似，也有人认为使用单独的令牌进行思考和输出只是存在已久的 CoT 模式。 有用户测试后表示 Marco-o1 可能在某些方面优于 7-9B 的模型，但不如 DeepSeek R1，也有人在测试中发现它在多次重复提交同一问题时表现不稳定。 有人对“strawberry”中“r”的数量进行了详细的分析和解答。 有人通过一系列动作描述，探讨了球的最终位置。 还有用户就模型是否能执行代码、训练代码和数据集等方面提出了问题。

在讨论中，对于 Marco-o1 模型的性能评价存在较大的分歧，这是主要的争议点。而大家的共识在于需要更多的测试和改进来明确模型的优势和适用场景。

特别有见地的观点如有人详细分析了“strawberry”中“r”的数量，采用了多种方法进行推理，丰富了讨论的深度。但整体而言，Marco-o1 模型的表现似乎是不稳定的，还有待进一步优化和完善。