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在F. Chollet的一次演讲[1]中，他解释了ARC AGI基准测试的前提和目标：1. 解决困难的未见过的问题需要模式2思维，即通过将步骤串联在一起来寻找正确答案。2. 解决已经见过的或者已知的问题只需一次尝试，即模式1，首次直觉性的猜测或者直接在记忆中查找。3. 从已知的问题模式中解决未见过的问题，需要模式2搜索以及模式1给出很棒的直觉性首次猜测。然后模式2只需要探索模式1建议的一小部分路径，这些路径通常能适合上下文窗口（这就是我认为像o1这类模型所做的）。4. Arc - agi被设计用来处理可能有未见过模式的困难未见过问题。因此任何解决这些问题的模型，都需要深入探索，需要专家模式1的猜测和直觉，可能还需要想出新的模式（我的例子是——那位有一个新奇想法或猜测从而帮助解决费马大定理的数学家。我认为他不是推理出这个想法的，而是先凭直觉，然后在直觉之后推理出证明）。我的结论或者预测：1. o1能做的任何事，100GB以下的本地模型都能做而且将来也能够做。涉及一些工程、技巧方面的东西。这是上面第3点提到的。本地模型可以解决带有已知或见过模式的未见过问题。可能对某些未知模式做出直觉性的跳跃。2. o1和o3的差异在于规模，根据定义本地模型无法扩展规模，而且我们不想花费数千美元去解决非常困难的问题。3. o3以及类似模型将开始解决新问题。4. 你不需要o3来解决琐碎问题。本地模型就足够了。5. 我认为这里有隐藏的宝藏。一旦o3解决了新问题并且解决方案和记录发布，本地模型可以将该信息融入自身，并且将作为其模式1能力或者直觉的一部分可用。所以这是个好消息，只要大公司发布他们新问题的记录。打个比方——我不是最优秀的软件开发人员，想不出最好的算法。但是如果最优秀的软件开发人员发布了一个很棒的算法，我可以和其他人一样使用它。6. 一个融入新知识的本地模型可以解决那类问题而不需要像o3那样扩展规模。[1]https://youtu.be/s7_NlkBwdj8?si = Eqf0HlK52mhSS9kq

讨论总结

原帖认为o3是游戏规则改变者并会对本地模型产生积极影响，通过与o1对比阐述了一些关于模型解决问题的方式、能力差异等观点。评论中部分人对原帖解释表示疑惑，有人提出LLM的不同思维模式相关观点，还有涉及模型能力对比的讨论，如o3在ARC AGI任务中的资源消耗与小模型解决该任务能力的对比。此外，还有一些评论者表达了自身对模型的需求，如希望有更小的模型、特定的网络导航模型等，也有对模型发展趋势如计算限制、模型大小等方面的探讨。

主要观点

  1. 👍 原帖解释不够清晰
    • 支持理由：评论者TheGuy839表示不确定是自己理解能力差还是原帖作者解释得不好。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 LLM存在System 1和System 2思维模式
    • 正方观点：原帖作者阐述，可解释模型在解决问题时的不同方式。
    • 反方观点：无
  3. 💡 o3在ARC AGI任务中耗费大量计算资源搜索答案
    • 解释：原帖作者提到o3在ARC AGI任务中的这一特性，并对比o1或qwq等较小模型。
  4. 💡 o1或qwq等小模型解决ARC AGI挑战能力有限
    • 解释：由原帖内容及相关讨论得出。
  5. 💡 可通过在小模型训练集中加入o3解决问题的记录提升小模型能力
    • 解释：原帖作者的观点，可使小模型System 1能力得到提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 原帖作者：LLM based system 2 thinking (aka search) uses its own System 1 thinking (aka intuitive guesses) to choose which paths to explore.”
    • 亮点：清晰阐述了LLM两种思维模式之间的关系。
  2. “🤔 原帖作者：As larger more capable models start doing amazing intelligent things, they will indirecty make next generation smaller models trained on their transcripts also nearly as smart.”
    • 亮点：对大型模型与小型模型之间智能程度关联的一种有趣观点。
  3. “👀 真的很抱歉利用这个帖子，但我从上个月开始就一直是潜水者，在获得5点karma之前我不能发帖。”
    • 亮点：反映了部分用户在论坛中的一种状态和需求。

情感分析

总体情感倾向较中性。主要分歧点在于对原帖解释的理解程度以及对模型发展相关问题的不同看法，如o3对本地模型的影响、模型能力的评估等。可能的原因是大家来自不同的知识背景，对模型相关概念的理解和关注点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型是否真正“理解”问题以及o3在这种情况下如何使我们受益。
  • 潜在影响：对模型发展方向如模型大小、计算资源需求等方面的探讨可能会影响未来模型研发的方向。

详细内容：

《关于 o3 对本地模型影响的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Reasons I think o3 is a game changer and will have positive effects on local models”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要探讨了 o3 模型在解决问题方面的能力，以及它对本地模型可能产生的积极影响。帖子中提到了 F. Chollet 的一次谈话，其中涉及到 ARC AGI 基准的前提和目标，包括解决不同类型问题所需的思维模式等。

这一话题引发了诸多讨论，主要观点包括： 有人认为作者解释得不够清晰，作者随后进行了进一步的澄清。有人称赞这是一篇不错的阐述。有人对 o3 是单纯的 LLM 还是包含了其他推理引擎表示疑问，作者认为 o3 只是单个 LLM。有人希望能有更小的 QwQ 模型，或者 Meta 能发布不同尺寸的推理模型。有人希望能有可靠且本地的能通过提示进行推理的网络导航模型。

有用户分享道：“我读了很多关于推理如何运作的论文，这是一篇不错的文章，易于理解。给个赞，朋友。”

关于 o3 能否帮助解决一些模型对问题理解不足的问题，各方观点不一。有人认为模型需要像 o3 那样足够大或经过大量测试时间的训练，才能更好地理解和解决难题。有人提出或许让模型与世界互动，能更好地解决问题。

讨论中的共识在于大家都认为本地模型会不断发展进步。特别有见地的观点如，认为未来的模型可能会更小，但需要更多的前向传递来获得最佳结果，开源模型制作者受计算限制会减小。

总的来说，这次关于 o3 与本地模型的讨论十分热烈，大家从不同角度进行了深入思考和交流。但关于 o3 对本地模型的具体影响，以及如何更好地发展本地模型等问题，仍有待进一步探讨和研究。