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DeepSeek-R1の論文がNatureの表紙を飾り、人工知能の推論における新たな突破を示す

最近、『Nature』誌の最新号に掲載された論文が広く注目を集めている。研究テーマはDeepSeek-R1である。この研究は梁文峰教授のチームが主導し、強化学習を用いて大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させる方法について述べている。今年1月には、この研究がarXivに投稿されており、学術界から高い評価を受けている。表紙の紹介では、『Nature』は、大規模なモデルが問題解決のステップを計画することで、より良い解決策を得られると指摘している。このような

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DeepSeek-R1の論文がNatureの表紙を飾り、人工知能の推論における新たな突破を示す

マイクロソフトの140億パラメータモデルが6710億パラメータの巨大AIエージェントに挑戦、強化学習で数学的推論を再定義

マイクロソフトが140億パラメータのrStar2-Agentモデルをオープンソース化。エージェント強化学習により数学推論で6710億パラメータのDeepSeek-R1を上回り、従来の思考連鎖法を置き換える自律推論・Pythonコード検証機能を実現。....

9.7k おととい

LLMの強化学習互換性を探る：上海交通大学がLlamaとQwenの違いを明らかにし、OctoThinkerを発表

大規模言語モデル（LLM）は、タスクプロンプトと大規模な強化学習（RL）を組み合わせることで、Deepseek-R1-Zeroなどのモデルのように複雑な推論タスクにおいて大きな進展を遂げています。しかし、この成功は異なるベースモデルシリーズでは再現しづらく、特にLlamaシリーズでは困難です。これは、ベースモデルごとに強化学習プロセスでの性能が異なっている要因について、重要な問いを提起しています。強化学習においては

6.4k 8 時間前

アップルの研究でAIの「擬似思考」の真実が明らかに: 複雑なタスクでは推論モデルが崩壊する

アップルの研究者たちによって主導された新たな研究は、現在期待されている大型推論モデル（LRM）に冷水を浴びせた。研究では、複雑なタスクを処理する際、思考過程をシミュレートするために設計された推論モデル、例えばClaude3.7ThinkingやDeepseek-R1は、予想に反して「考える能力不足」やパフォーマンスの崩壊といった深刻な問題を引き起こすことが分かった。この研究では、漢ノ塔、ジャンプチェック、川渡り、ブロックワールドといった4つの古典的な論理パズルがテストされた。これらのパズルでは、タスクの制御レベルを正確に調整できる

5.5k 1 時間前