DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下：
同时，作者进一步提出了DoT的多通道（MP）变体，称为DoTMP，该变体以一个接一个的思维范式生成理由。这种方法分离了多个理由的生成，并引入了因果归纳偏差，使得后续的理由可以在生成过程中被先前理由的更强条件信号所引导。具体来说，在第一轮中，作者通过模型生成第一个理由r1。然后将r1与s作为条件[s;r1]连接起来，通过模型采样得到r2。通过多次迭代，可以得到最终答案。作者首先从头开始训练DoT以完成数字乘法任务作为初步调查，如下表所示。可以观察到，ChatGPT和精简版的隐式CoT模型都无法达到100%的准确率。GPT-2可以通过微调达到高准确率，但在CoT过程中牺牲了吞吐量。有趣的是，从头开始训练的DoT能够在将扩散采样步骤设置为1的情况下，保持显著的吞吐量同时达到100%的准确率。随后作者从头开始在GSM8K上训练DoT，但只能达到5.61%的准确率，这低于GPT-2的微调版本。作者认为，这主要是由于从头开始训练DoT时缺乏预训练的自然语言理解能力。这就是为什么作者开始通过使用预训练的扩散模型进行进一步的微调探索。
🫧宝玉日报「12月25日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️📚ChatGPT无法直接抓取网页内容的知识点限制原因：ChatGPT不会直接抓取URL内容，仅依赖内部知识库或通过必应搜索，但必应搜索结果（尤其中文）往往不够准确。解决方法：推荐手动复制网页内容，粘贴为Markdown或纯文本后再提交给ChatGPT，解析效果更佳。🔗[https://x.com/dotey/status/1871821505874579589](https://x.com/dotey/status/1871821505874579589)2⃣️🚀使用OpenAI o1的感受：回不去GPT-3.5了！能力提升显著：相比GPT-4，不仅能力进一步提升，还减少了对提示词的依赖。上下文优势：无需手动拆分长上下文，处理更复杂任务时表现稳定。🔗[https://x.com/dotey/status/1871648457070625015](https://x.com/dotey/status/1871648457070625015)3⃣️🎮游戏套壳事件：热度蹭得vercel老板都转发了
简单地说，我们因此可以看到该模型的缺点是「幼稚」的注意力错误与更基本的限制之间的组合，因为其「线性思维」作为下一个标记预测机器。一个重要的问题是上述问题中哪些可以通过进一步的训练（也许是使用更大的模型）来缓解。对于前者问题，我们认为进一步的训练可以缓解这个问题，因为超人类的编码能力证明了这种注意力错误也将是致命的；一个关键的区别是GPT-4很可能是在比数学数据更多的代码上进行训练的。我们认为后者问题构成了更为深刻的限制，我们将在第8节中更详细地讨论。在本节的其余部分中，我们评估了模型在数学问题求解常用基准测试中的能力，并展示了模型在实际场景中应用定量思维的能力。我们还比较了GPT-4和ChatGPT在基准测试和其他数学问题上的表现（附录D中有更多例子）。粗略地说，我们发现GPT-4相对于ChatGPT表现出显著的改进：GPT-4在许多复杂问题中展示了更深入的理解，并能够应用适当的推理。另一方面，ChatGPT通常会采用低级启发式方法，提到与问题仅是表面相关的公式和概念，这表明缺乏实际理解。我们在本节末尾给出了几个示例，展示了高级数学方面的能力。