推理大模型的后训练增强技术-从系统1到系统2：大语言模型推理能力的综述
推理大模型的后训练增强技术-从系统1到系统2：大语言模型推理能力的综述
大语言模型（LLM）在很多任务上表现惊艳，但在复杂的推理任务中仍然存在不足。最近，一些新型的推理型大语言模型，比如OpenAI推出的o1，在数学、编程等领域的表现甚至达到了专家级水平。这些模型的成功，意味着AI开始越来越接近人类深度思考的能力。
研究背景
我们平时接触的AI，很多都是快速的、直觉型的，类似人类的“系统1”，能快速回答问题，但碰到稍微复杂一点的任务，就可能“翻车”了。这篇论文探讨的，是如何让AI从这种“直觉型”思维，迈向更为深度和理性的“系统2”思维——也就是人类在面对复杂问题时，那种慢一点但更加谨慎和全面的思考模式。
研究内容
传统的大语言模型（LLM）在很多任务上表现惊艳，但在复杂的推理任务中仍然存在不足。最近，一些新型的推理型大语言模型，比如OpenAI推出的o1，在数学、编程等领域的表现甚至达到了专家级水平。这些模型的成功，意味着AI开始越来越接近人类深度思考的能力。
论文详细介绍了推理型大语言模型的发展历史、技术基础、性能评估基准和未来可能的发展方向。更棒的是，作者们还创建了一个实时更新的GitHub仓库，持续跟踪这个领域的最新动态。
研究团队认为，实现真正的人工智能，关键在于如何有效地让AI从快速的直觉反应，过渡到深度的、理性的思考。文章中附带的图片清晰地展示了AI系统如何从简单的直觉式决策一步步演进到具备复杂推理能力的过程。
主要章节
- 第一部分：O1复制
- 第二部分：过程奖励模型
- 第三部分：强化学习
- 第四部分：蒙特卡洛树搜索（MCTS）/树搜索
- 第五部分：自训练/自我改进
- 第六部分：反思
- 第七部分：高效的系统2
- 第八部分：可解释性
- 第九部分：与多模态智能体相关的慢-快系统
- 第十部分：基准测试与数据集
- 第十一部分：推理与安全
总结
无论你是AI研究者、开发者，还是单纯对AI技术感兴趣，这篇综述文章都是了解最新推理型AI发展的绝佳窗口。论文和GitHub仓库的链接如下：
论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.17419
仓库链接：https://github.com/zzli2022/Awesome-System2-Reasoning-LLM?tab=readme-ov-file