原贴链接

帖子仅提供了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1iulq4o.mp4），无更多内容可翻译

讨论总结

原帖介绍了通过GRPO - ed 1.5B模型来测试大型语言模型（LLM）的空间推理能力（以解决迷宫为例），并给出相关资源链接。评论者们的观点多样，大多数对原帖团队的工作表示认可和称赞，也有提出疑问的，如模型能否解决大规模问题、在三维迷宫的表现等，还有人给出了改进建议或者表达了自己对不同研究方向的兴趣。总体氛围比较积极，大家围绕模型相关话题展开了不同层次的讨论。

主要观点

  1. 👍 原帖团队在开源研究基础上涉足机器人和视觉模型领域，成功训练出AlphaMaze并提供项目各方面的链接
    • 支持理由：展示了研究成果且信息透明。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 1.5B模型取得的结果令人惊喜
    • 正方观点：在有限规模下取得较好结果超出预期。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 已有算法（如A）可解决迷宫问题，但原帖目的是测试LLM和GRPO提升模型能力*
    • 解释：A*等算法虽能解迷宫，但原帖重点在于测试LLM结合GRPO对模型能力的提升。
  4. 💡 实际场景下的空间关系研究比迷宫测试更有趣
    • 解释：实际场景（如交通、建筑）中的研究可能带来更多有价值的发现。
  5. 💡 对模型是否理解整体空间结构表示怀疑，认为GRPO可能不是合适的方法
    • 解释：通过简单迷宫测试结果推测，提出纯强化学习可能更好。

金句与有趣评论

  1. “😂 我们创建合成推理数据，用SFT微调蒸馏后的 - 1.5B - DeepSeek - Qwen模型并应用GRPO。结果是，我们成功训练出能解决迷宫的AlphaMaze！”
    • 亮点：简洁地阐述了模型训练的关键步骤和成果。
  2. “🤔 I’m surprised a 1.5B actually managed to get such good results wow”
    • 亮点：表达出对1.5B模型取得好结果的意外之感。
  3. “👀 More interesting to see the impact on LMM Image processing for actual scenes where spatial relations also matter, like traffic or construction.”
    • 亮点：提出在实际场景中研究空间关系更有趣的观点。
  4. “😎 I think that GRPO may not be a suitable approach, and it should be better with pure RL and penalize the model for taking any step.”
    • 亮点：对原帖采用的GRPO方法提出质疑并给出自己的建议。
  5. “😏 This prompt implies that you have to place the plate in front of but also near the guest while still on the table.”
    • 亮点：详细解释了建议的新任务（给客人上菜）的难点所在。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对原帖团队的工作表示认可、称赞或表达兴趣。主要分歧点在于对模型能力测试的一些看法，如GRPO方法是否合适，模型是否真正理解空间结构等。可能的原因是不同评论者的知识背景和研究重点不同，对模型的期望和评估标准也有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在三维迷宫中的表现、在实际场景（如给客人上菜任务）中的测试。
  • 潜在影响：如果在三维迷宫或实际场景中进行测试并取得成果，可能会推动LLM在空间推理方面的应用研究向更多复杂场景拓展，对相关领域（如机器人视觉、人工智能在实际场景的应用等）产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 1.5B 模型测试 LLM 空间推理解决迷宫问题的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于“我们使用 1.5B 模型通过解决迷宫来测试 LLM 空间推理（We GRPO-ed a 1.5B model to test LLM Spatial Reasoning by solving MAZE）”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1iulq4o.mp4），获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对模型训练效果的疑问、不同方法在解决问题上的比较、模型在实际应用中的潜力以及可能存在的局限性等。

文章将要探讨的核心问题是：这个模型在解决迷宫问题上的表现究竟如何，以及其成果能否推广到更复杂的实际任务中。

在讨论焦点与观点分析中，有人认为这是一个超级有趣的结果，但好奇预训练除了识别开闭括号等方面外，到底能在这个任务上带来什么实际好处。还有人分享说他们在类似的研究中也有相同的想法，并且在某些环境中取得了成果。有人对模型的自我修正能力提出疑问，而回答者称当模型失败或认为可能失败时，会自行“重置”并尝试新路径。

有人称赞这项工作很棒，也有人对模型是否真正理解整个空间结构表示怀疑，认为它可能只是通过不断尝试找到目标。还有人提出能否将类似 A*的算法融入模型架构，以提升测试时的计算效率。

大家在讨论中存在一些共识，比如都认为这项研究具有一定的开创性和探索价值。而特别有见地的观点是有人建议尝试更复杂的问题，如在特定复杂场景中为客人上菜等，以进一步考验模型的能力。

总的来说，这次关于模型测试 LLM 空间推理解决迷宫问题的讨论十分热烈，各种观点相互碰撞，为未来的研究提供了丰富的思路和方向。