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438 思维链路（第1页）

准确地说，deepseek并不是第一次布模型了。

在孟繁岐的视角来看，deepseek所公布的技术，一直以来都有不错的创意。

c10seai与ds也是有一些技术交流的，只不过两者合作并不紧密，孟繁岐也没有太将这个做量化的跨界公司放在眼中。

他认为，ds所做的稀疏没有高壁垒，仍旧受制于英伟达显卡。

换言之，孟繁岐虽然惊讶与deepseek-v3竟然弯道车，提前完成了他在两个技术方向上的设想，但这件事情总体来说还是在意料之中的。

孟繁岐早就想过可能会有其他公司抢先做到，也做好了心理准备

对比之下，deepseek-r1系列模型，则完全乎孟繁岐的意料。

尤其是r1-er0这一技术，可以说是完全在孟繁岐的理解之外。

在gpt展到第四代之后，让大模型对问题进行分析推理成为了提升模型性能的一个重要技术。

早期，有学者现了一个非常微妙的事情，在与大模型进行交流对话的时候，如果你对它说，“请一步一步好好思索分析这个问题”，仅仅只是添加了一句话，却起到了明显的作用。

经过学者们的测试，完全相同的模型，加上这句话作为提示词后，在各个数据集和指标上的验证结果都有了显著的提高。

在有些地方上，这么一句话带来的显著的效果甚至过将模型扩大几倍规模。

这个现让人们开始关注大模型的推理能力。

由于大模型生成每一个字的时候，都会将此前的所有文字考虑进去，这就导致了逐步分析问题的生成方式，其输出的稳定性和逻辑性，都要比直接生成一个结论要强不少。

在直接将gpt-4级别的模型训练得更高这件事情碰壁之后，让模型形成思维链便成了一大研究重心。

而今真正将0fth0ughts）思维链落实到大模型并公开使用的，只有gpt4-01。

推理系列的模型，会先针对提问进行一长串的分析和思考，逐一考虑各种可能性，最后才会开始尝试回答问题。

这种回答方式虽然慢了一些，但质量显然有了显著提升。

01系列的思考过程是不公开的，或者说，只会展现给用户一小部分摘要。

这么做的原因，是为了增加其他ai公司的模仿成本。

最先进的大模型是如何思考问题的，这个思索推理的过程是非常珍贵的信息。

因为此前，让大模型具有推理分析能力需要大量高质量的c0t思维链数据。

许多难题应该如何逐步推理，不仅要准备每一步的分析，还要交叉确认这些内容步骤正确。这比起大模型早期时代在互联网上到处摘抄文字，获取的难度和成本不可同日而语。