我真的很惊讶。我刚刚发现DeepSeek - R1成功正确计算了康威生命游戏的一代(从一个简单的五行细胞模式开始)——这是我测试过的所有大语言模型中的首次。虽然它需要大量的推理(思考时间为749.31秒),但这个模型第一次就做对了。这感觉就像用火箭筒打苍蝇(以每秒7个标记的速度处理5596个标记)。虽然这可能听起来不算什么,但我长期以来一直把这个挑战视为强化版的“草莓问题”。DeepSeek - R1必须理解元胞自动机规则、可视化网格、同时跟踪多个细胞,并对每个位置应用特定的生存和诞生规则——所有这些都要保持空间推理。
。[第1代的模式](https://preview.redd.it/zgzeawc2vwfe1.png?width = 138&format = png&auto = webp&s = 5886ae4cefba04201dd1a847800f0004333f3bbb)。提示:从以下初始配置开始模拟康威生命游戏的一代:....... ....... ........OOOOO. ....... ....... .......使用7x7网格进行模拟。用“O”表示活细胞,用“.”表示死细胞。应用康威生命游戏的规则来计算每一代。提供初始状态和第一代的图表,格式与上述相同。
答案:和答案(Pastebin) 初始状态:....... ....... ........OOOOO. ....... ....... .......
第一代:....... .........OOO....OOO....OOO.. ....... .......
讨论总结
原帖提到DeepSeek - R1成功计算康威生命游戏的一代,尽管耗时较长。评论者们围绕这一事件展开讨论,涉及DeepSeek - R1的表现、与其他模型对比、测试方式的合理性等多方面内容,整体氛围较为积极,大家积极分享观点并对模型未来的探索表示期待。
主要观点
- 👍 DeepSeek - R1对康威生命游戏前5代的模拟结果完美,反映出在相关复杂推理任务上表现出色,可能有突破意义
- 支持理由:DeepSeek - R1在计算康威生命游戏时能理解规则并得出正确结果。
- 反对声音:无。
- 🔥 将DeepSeek - R1能正确计算康威生命游戏的一代作为一个好的度量标准并不合适,模型可能只是回忆信息而非真正理解规则
- 正方观点:特定模式的手动解释可能存在于训练数据。
- 反方观点:DeepSeek - R1在计算过程中有纠错能力,可能是理解规则后的结果。
- 💡 o1在69秒内就完成了DeepSeek - R1花费749.31秒才完成的任务(模拟康威生命游戏的一代)
- 解释:不同模型性能不同,o1在该任务上比DeepSeek - R1效率更高。
- 💪 DeepSeek - R1识别并纠正自身错误的能力很强,对细节关注度和准确性很高
- 支持理由:在计算康威生命游戏过程中能发现并改正位置判断错误。
- 反对声音:无。
- 🤔 希望将DeepSeek - R1在康威生命游戏中的成果作为一个全面完善的基准测试
- 解释:有助于推动相关技术在更多领域的应用或研究。
金句与有趣评论
- “😂 我昨天花了几个小时试图让各种LLM(包括DeepSeek)充分地玩Connect 4(一个已被解决的游戏),结果往往很滑稽。”
- 亮点:通过个人尝试引出对LLM在简单游戏任务上表现的关注。
- “🤔 I don’t think this is a good metric.”
- 亮点:直接对原帖中DeepSeek - R1计算结果的度量价值提出质疑。
- “👀 这几乎令人难以置信!真的太惊人了!看看它有多聪明:它识别出自己的错误并进行了纠正(在位置零上出错,在这里添加缺失的点时暂时混淆了 -> \"…OOO..\")。”
- 亮点:生动展示了DeepSeek - R1的纠错能力。
- “😎 cern_unnosi:I just ran the first 5 generations and it’s perfection”
- 亮点:简洁表明DeepSeek - R1在康威生命游戏模拟中的出色表现。
- “💡 是的,思维链是合理的。我认为人们将会对它现在能够处理的一些事情感到惊讶!”
- 亮点:认可思维链并对DeepSeek - R1的能力表示看好。
情感分析
总体情感倾向积极,大多数评论者对DeepSeek - R1在康威生命游戏中的表现表示肯定或期待。主要分歧点在于DeepSeek - R1的计算结果能否作为良好度量标准,部分人认为模型可能只是回忆信息而非真正理解规则。可能的原因是对模型能力的评估标准不同,以及对模型是否真正理解任务背后逻辑的不同看法。
趋势与预测
- 新兴话题:将DeepSeek - R1在康威生命游戏中的成果发展为全面的基准测试,在《我的世界》红石电脑上运行DeepSeek - R1等探索方向。
- 潜在影响:如果这些探索成功,可能会推动LLM在复杂推理任务中的应用和研究,为评估模型能力提供新的参考依据。
详细内容:
标题:DeepSeek-R1 在康威生命游戏中的出色表现引发热议
DeepSeek-R1 成功计算了康威生命游戏的一代,这一消息在 Reddit 上引起了广泛关注。原帖作者对 DeepSeek-R1 能够从一个简单的五行细胞模式正确计算出下一代感到十分惊讶,尽管花费了 749.31 秒的思考时间,但首次尝试就得出了正确结果。此帖获得了众多点赞和大量评论,引发了关于 DeepSeek-R1 能力以及语言模型评估标准的热烈讨论。
讨论焦点主要集中在以下几个方面: 有人分享自己曾花费数小时让不同的语言模型玩连接 4 游戏,结果常常令人捧腹。 还有人尝试让模型计算表面排水问题,但效果不佳。 也有人认为可以分享相关的提示或技术,因为他们觉得这一切都很迷人,并分享了自己用其他模型进行相关尝试的经历。
对于 DeepSeek-R1 在康威生命游戏中的表现,存在不同观点。有人认为这不是一个好的评估指标,因为特定练习的手动解释可能存在于训练数据中,模型可能只是更好地回忆和翻译了这些信息,而非真正理解了细胞自动机。但也有人指出,自己测试了各种先进的语言模型,都以失败告终,这表明失败并非仅仅是回忆或改写的问题,而是模型在推理问题能力上存在更深层次的限制。
有人提出可以稍微改变生命游戏的规则,或创建新的类似规则集,这样模型就不能依赖已有的内容,而必须严格按照指令操作。还有人对不同模型的测试结果进行了分享,如 llama-3.1-405b-instruct-bf16、gemini-exp-1206 等模型在测试中失败,而 deepseek-r1 和 claude-3-5-sonnet-20241022 等模型通过了测试。
讨论中也有共识,比如大家都认为这个测试结果很有趣,为语言模型的评估提供了新的视角。
特别有见地的观点如有人指出模型在处理较长提示时可能会有负担,更简洁的提示往往效果更好。
总之,关于 DeepSeek-R1 在康威生命游戏中的表现,Reddit 上的讨论丰富多样,既展示了人们对其能力的惊叹,也反映了对语言模型评估标准的深入思考。
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