s1: 简单的测试时扩展

s1: 简单的测试时扩展 ArXiv ID: 2501.19393作者: Niklas Muennighoff, Zitong Yang, Weijia Shi, Xiang Lisa Li, Li Fei-Fei, Hannaneh Hajishirzi, Luke Zettlemoyer, Percy Liang, Emmanuel Candès, Tatsunori Hashimoto机构: Stanford University, University of Washington, Hugging Face发布日期: 2025-01-31模型: s1-32B (基于 Qwen2.5-32B-Instruct) 摘要OpenAI o1 等推理模型展示了测试时计算扩展的巨大潜力，但其训练方法（大规模强化学习）成本高昂且不透明。本文证明，仅用 1000 个精选问题进行监督微调，...

阅读全文