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讨论总结

这个讨论围绕DeepSeek R1 Overthinker展开。评论涉及到它的工作原理、与其他类似技术(如OpenAI在arc agi基准测试中的操作)的对比、功能实用性的探讨、对其在解决世界饥饿等问题上的想象与调侃,还包括对模型操作(如停止思考方法)、性能评估等方面的内容。整体氛围比较轻松,大家各抒己见,有赞同也有反对的声音。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek R1 Overthinker应用基于unsloth优化模型构建以提升性能,用户可设定模型思考的最小标记数来延长思考时长。
    • 支持理由:评论详细阐述了应用的工作机制,如通过<think></think>标记展示推理过程并可拦截模型推理结论输出,若标记数低于阈值就注入延续提示来延长思考链。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 对DeepSeek R1 Overthinker的操作与OpenAI在arc agi基准测试对o3操作可能存在相似性。
    • 正方观点:两者在操作上可能有相同之处,如在arc agi测试中有计算和运行时的思维链推理等。
    • 反方观点:不确定是否是完全相同的技术。
  3. 💡 即使DeepSeek R1 Overthinker功能不佳,让R1思考更神经质的概念本身很有趣。
    • 解释:从幽默角度看待这个应用,即使它可能不起作用,单从概念上就觉得有趣。
  4. 💡 将DeepSeek R1 Overthinker转化为openwebui管道是个很棒的想法。
    • 解释:有人认可这个想法并且计划将其转化,如果还没有人做的话就自己去做。
  5. 💡 DeepSeek R1 Overthinker有促使消耗资源付费的目的。
    • 解释:有人认为这个应用是为了让用户消耗更多资源从而付费。

金句与有趣评论

  1. “😂 即使这不起作用,拥有一个让R1思考更神经质的应用仍然很滑稽。”
    • 亮点:以幽默的方式看待DeepSeek R1 Overthinker应用。
  2. “🤔 Is this what OpenAI did to o3 on the arc agi benchmark?”
    • 亮点:提出了DeepSeek R1 Overthinker与OpenAI在arc agi基准测试中操作的比较疑问。
  3. “👀 Yes, if you make it think for 12 months straight it will come up with a perfect plan to end world hunger”
    • 亮点:以调侃的方式表达对DeepSeek R1 Overthinker长时间思考能得出完美答案的看法。
  4. “💡 Great idea, if someone doesn’t beat me to to it. I’ll turn this into a pipe for the openwebui later today”
    • 亮点:体现了对将DeepSeek R1 Overthinker转化为openwebui管道想法的认可。
  5. “😉 One potential enhancement to your app could be integrating dynamic summarization into the reasoning workflow.”
    • 亮点:提出了对DeepSeek R1 Overthinker应用的改进建议。

情感分析

总体情感倾向比较中性,有赞同也有反对的声音。主要分歧点在于对DeepSeek R1 Overthinker的看法,一些人认可其功能和创新性,如对其工作机制的阐述和改进建议;而另一些人则对其可能存在的商业目的表示怀疑。可能的原因是大家从不同的角度看待这个应用,包括技术角度、商业角度和使用场景角度等。

趋势与预测

  • 新兴话题:对DeepSeek R1 Overthinker进行基准测试、评估模型性能的新方法。
  • 潜在影响:如果能找到合适的评估模型性能的方法,可能会影响相关技术在行业内的应用和发展方向;对其商业目的的探讨可能会影响用户对该产品的信任度和使用意愿。

详细内容:

标题:DeepSeek R1 Overthinker 引发的Reddit热议

近日,Reddit上一则关于“DeepSeek R1 Overthinker: force r1 models to think for as long as you wish”的讨论引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接https://v.redd.it/3df8o2k6ppfe1/DASH_1080.mp4?source=fallback,吸引了众多网友参与讨论,点赞数和评论数众多。讨论主要围绕着这一模型能否真正实现有效且有意义的长时间思考展开。

讨论焦点与观点分析: 有人认为,理论上如果进行非常长的推理,可以在继续之前添加一个单独的思维总结步骤,并将其限制在一定次数内。比如,不是思考到 100000 个令牌,而是思考到 10000 个令牌,然后单独总结现有思维。 但也有人提出质疑,认为这只是在绕圈子。正常的推理是从大到小,如果已经得出结论,就不能再要求它继续思考,只能要求重新思考。 还有人表示,如果能从思考过程中检测并去除错误的东西,并有办法在它得出正确答案时停止,那么这种方式可能有用。否则,无限制地要求思考更多,可能会导致幻觉等问题变得更严重,得出的答案也可能是错误的。 有人觉得这不大可能是开放模型的下一个突破,但仍有趣且值得分享。 有人认为可以将其作为另一种形式的 RAG 来使用。 有人指出,即便这种方式没有效果,拥有一个让 R1 思考变得更“神经质”的应用程序也很有趣。

有人提出问题,比如是否有可能在 OpenWebUI 界面中编辑“thought”令牌,如何让模型“优雅”地停止思考等。

有趣的观点如“让它连续思考 12 个月,就能想出一个解决世界饥饿的完美计划”“把所有饥饿的人饿死,问题就解决了”等。

在众多观点中,也有一些较为深入和有见地的看法。比如有人提到,核心思想是在模型进行过程中总结其推理步骤,动态地将先前的思维链压缩成简洁且相关的上下文,这不仅有助于模型完善推理,还能在资源使用方面更高效。

总的来说,对于 DeepSeek R1 Overthinker 这一话题,网友们观点各异,既有对其创新的期待,也有对其实际效果的担忧和质疑。但正是这样的讨论,让我们对模型的发展和应用有了更深入的思考。