大型推理模型的崛起
探索OpenAI o1系列模型如何通过强化学习和测试时扩展，实现了人类级别的数学推理能力，标志着AI推理能力的重大突破。
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从监督学习到强化微调
深入分析训练数据构建的演进：从昂贵的人工标注到LLM驱动的自动化搜索，以及过程奖励模型(PRM)的关键作用。
阅读更多 →测试时计算扩展
了解如何通过思维链提示和PRM引导搜索，在推理过程中投入更多计算资源来显著提升模型性能。
阅读更多 →开源推理模型项目
分析OpenR、LLaMA-Berry、Journey Learning等开源项目如何复现o1的强大推理能力，为研究者提供宝贵参考。
阅读更多 →云原生AI架构
探讨如何利用云计算的弹性扩展特性，构建高效的大模型训练和推理基础设施，降低AI应用的门槛。
阅读更多 →大数据驱动的AI训练
分析现代AI模型如何利用海量数据进行预训练，以及数据质量对模型性能的决定性影响。
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