Yann LeCun 汇总 LRM 推理模型相关研究论文与解读。

自 LRM（"推理模型"）问世一年以来，我们一直试图理解、分析并揭穿其神秘面纱。以下是我们至今的努力——全部集中在一处。

（首先）LRM 在规划任务上的评估
📜https://t.co/uu3aZzVSX4 (9/24)
📜https://t.co/dRg7qa3uoz (TMLR)
🧵 https://t.co/CvHuWhlKNj

中间 Token（CoT）的语义
迷宫研究：📜https://t.co/4LGWfiCZ5e
🧵 https://t.co/y3BthniqSG

CoTemp 问答研究：
📜 https://t.co/Cnlb96mqKd
🧵 https://t.co/CaeVu0ex46

LRM 强化学习分析
📜https://t.co/021pXx842x
🧵https://t.co/XbqAyJIyB4

中间 Token 的可解释性
📜https://t.co/e2J5pQLhGj
🧵https://t.co/74FSZvQ7c2

中间 Token 与问题复杂度
📜https://t.co/C5y772QIue
🧵 https://t.co/UKgCwgHKeQ

对 LRM 的展望
📜https://t.co/Skv2WIKyZY (也可见 https://t.co/d2fIIX82NT)

（反对将中间 Token 拟人化的立场）
📜https://t.co/4f5eg5vRnA
🧵https://t.co/f6E3c2j4dm

相关近期演讲
https://t.co/6lyhPLYVcY

持续更新……