Epoch AI通过对比实验揭示出，单纯依靠增加推理计算并不能弥补模型在展望测试中的差距。研究人员进一步使用改良的方法尝试提高GPT-4o的输出token数量，以获得与O1类似的推理能力。该研究结果对AI的持续发展具有重要指导意义。



摘要：

本文探讨了如何改进机器学习（ML）算法以改善其性能和效率。研究人员已经发现单纯依靠增加推理计算并不能弥补模型在展望测试中的差距。因此，他们转向了利用改良的方法，例如添加更多的令牌，以期望达到与O1类似的推理能力。


随着深度学习技术的发展，许多机器学习算法，如BERT、GPT等，都在不断地提升预测准确率。然而，在测试集上，这些模型的表现仍然不尽如人意。这主要是由于模型在展望测试中表现不佳的问题。在展望测试中，机器学习模型需要在没有实际训练数据的情况下进行预测，这个过程对于许多模型来说非常困难。因此，研究人员开始寻找方法来提高预测准确率。
在之前的论文中，研究人员提出了一种可能的解决方案：使用改良的深度学习模型。这种模型不仅可以在预测过程中提供更多的信息，还可以根据新的线索进行调整，从而更好地适应不同的任务。
为了证明这种方法的有效性，研究人员选择了两组相似的任务，一组是传统的机器学习任务，另一组是深度学习任务。在同样的预处理步骤和相同的训练数据下，研究人员发现改良的深度学习模型在所有的任务上都取得了更好的表现。
然而，仅仅依赖增加推理计算并不能完全解决模型在展望测试中表现不佳的问题。此外，如果模型不能很好地处理新出现的数据，那么它的泛化能力也会大大降低。
因此，研究人员提出了一个新的解决方案：引入额外的令牌。这些令牌可以帮助模型更好地处理新的数据，同时也可以帮助它更好地应对展望测试中的挑战。
实验结果显示，与原始模型相比，引入额外的令牌的改良深度学习模型在所有任务上的表现都有所提升。这表明，这种方法不仅可以提高模型的性能，而且还可以帮助它更好地应对展望测试中的挑战。
总的来说，这一研究表明，改良的方法可以有效地改善机器学习模型的性能和效率。未来的研究应该继续探索更多的改良方法，并且将它们应用到更多的机器学习任务中去。