很久很久以前（也许只是几年前），OpenAI推出了o1模型，它作为最早将“test time scaling”玩得风生水起的大型语言模型之一，就像一位刚出道的魔术师，展示了令人目眩的魔法表演。o1模型基于大规模强化学习进行训练，使得它在推理阶段能够延长“思考时间”，这就像一个求知欲旺盛的学者，永远不愿半途而废，总是尽可能多地产生思考的碎片，也就是那所谓的“chain of thought”（思考链）。
在DeepSeek R1的设计中，核心思想依然围绕着test time scaling展开。所谓test time scaling，即是在测试阶段“掌控”思考进程：一旦发现模型思考过快或草率下结论，就可以让它“慢下来”甚至暂停，迫使其再思考一会儿。而在实践中，这种方法取得了非常显著的效果，大大提升了模型面对复杂推理问题时的表现。
在人类解决复杂问题时，我们经常会经历一种类似由点滴灵感拼接而成的思维流动：起初一步步按部就班，后来突然“啊哈”地找到答案，也有可能在草率决断前给予自己一个“等等，再想想”的暂停。这一过程在大规模语言模型中也得到了体现，被总结为三个关键阶段——Chain of Thought（思考链）、Aha Moment（灵光一闪）以及Wait（再想想）。
Chain of Thought：一步步构筑智慧大厦
Chain of Thought，顾名思义，就是模型在解决问题时，将自己的思考过程写成一串串token。这就好比我们在解一道复杂数学题时，不急于给出答案，而是逐步推导、书写每一步运算。通过这样的方式，模型不仅能更细致地推理，还能为后续的决策提供线索。正是这种“逐步思考”的机制，帮助大模型在面对模棱两可的问题时，避免了匆忙做出错误判断。
最后，关键一步在于测试时对模型思考时间的控制。这种方法被称之为test time scaling，核心思想在于动态调整模型的思考时长。如果在常规推理中，模型的答案显得过于仓促，那就让它多花一点时间继续思考；反之，如果模型陷入漫无目的的延伸思维，也可以强制其结束，迫使它给出当下最优的答案。类似于我们在赛跑中掌握步伐与节奏，及时加速或减速，确保最终冲过终点线时拥有最佳状态。
大模型思维的进化远不止停留在简单回答问题的层面。通过对test time scaling技术的应用，我们逐步发现：智能不仅仅是快速响应，更是一种在有限时间内不断自我完善的过程。无论是在o1还是DeepSeek R1的实例中，我们都看到了一个共同的趋势——大模型正在不断突破自身的局限，从浅层次的推理迈向更深层次的思考模式。
同时，我们也可以看到，技术在带来巨大进步的同时，也在不断提醒我们：智慧的背后永远离不开对人性、对自然、对未知的敬畏。每一个科学突破，都不仅仅是功能的增强，更是对世界认知深度提升的一种体现。正因为如此，test time scaling技术在提升大模型推理能力的同时，也在无形中推动了我们对于“思考”本身的全新理解。
大模型从最早的o1，到后来的DeepSeek R1，再到当前正在探究的私域深度思考模型，每一步都是对智能极限的挑战与探索。它们让我们看到了未来无限的可能性，也为我们描绘了一幅机器能够不断自我进化、与人类共同成长的蓝图。在这个过程中，Chain of Thought、Aha Moment和Wait这些技术概念不仅仅是算法上的符号，而更是对人类思维模式的深刻模拟——一种在有限时间内不断探索、不断反思的智慧精神。
步子哥の博客
在人工智能的世界中，大模型的发展仿佛是一场充满未知与惊喜的奇幻旅行。从最早的探索者到今日的深度思考专家，这个进程不仅展示出技术的演变，也折射出我们对智能本质不断追问的哲学思考。本文将带您领略大模型从浅尝辄止到深度推理的演变历程，揭示背后那些不为人知的技巧和故事，就像在迷宫中按图索骥，寻找那闪烁着智慧光芒的“灵光一闪”。
很久很久以前（也许只是几年前），OpenAI推出了o1模型，它作为最早将“test time scaling”玩得风生水起的大型语言模型之一，就像一位刚出道的魔术师，展示了令人目眩的魔法表演。o1模型基于大规模强化学习进行训练，使得它在推理阶段能够延长“思考时间”，这就像一个求知欲旺盛的学者，永远不愿半途而废，总是尽可能多地产生思考的碎片，也就是那所谓的“chain of thought”（思考链）。
这条思考链，简单说，就是当你遇到一道棘手的数学题时，每一步解题过程中你写下的解题步骤。模型通过类似的方式，将自己的思考过程逐步展开，以逼近正确答案。这种方式不仅让模型能够解决更复杂的问题，也为我们揭示了思考背后的内在逻辑。正如o1模型所展示的那样，推理过程并非一蹴而就，而是需要足够的“思考燃料”。正因如此，o1在业界引起了巨大反响，让人们意识到：原来大型语言模型也能如此深邃地“钻研”每一个问题。
继o1模型大放异彩后，另一个名为DeepSeek R1的模型也紧随其后登场，试图复现并进一步拓展o1的思路。DeepSeek R1不仅继承了强化学习的精髓，还通过增加多个训练阶段，进一步优化了推理过程中的表现。这种多阶段的训练方法就像一位老练的厨师，不仅掌握了最传统的烹饪方法，还在不断尝试新食材，调制出更美味的佳肴。
在DeepSeek R1的设计中，核心思想依然围绕着test time scaling展开。所谓test time scaling，即是在测试阶段“掌控”思考进程：一旦发现模型思考过快或草率下结论，就可以让它“慢下来”甚至暂停，迫使其再思考一会儿。而在实践中，这种方法取得了非常显著的效果，大大提升了模型面对复杂推理问题时的表现。
DeepSeek R1的成功不仅证明了原有思路的可行性，更为大模型领域开辟了一条新的道路。不同阶段的反复试验与完善，使得我们对人工智能的推理过程有了更加深入的认识。这也让我们联想到，或许在未来，机器也能够像人类一样，在面对关键问题时反复思索，直至灵感乍现。
在人类解决复杂问题时，我们经常会经历一种类似由点滴灵感拼接而成的思维流动：起初一步步按部就班，后来突然“啊哈”地找到答案，也有可能在草率决断前给予自己一个“等等，再想想”的暂停。这一过程在大规模语言模型中也得到了体现，被总结为三个关键阶段——Chain of Thought（思考链）、Aha Moment（灵光一闪）以及Wait（再想想）。
Chain of Thought，顾名思义，就是模型在解决问题时，将自己的思考过程写成一串串token。这就好比我们在解一道复杂数学题时，不急于给出答案，而是逐步推导、书写每一步运算。通过这样的方式，模型不仅能更细致地推理，还能为后续的决策提供线索。正是这种“逐步思考”的机制，帮助大模型在面对模棱两可的问题时，避免了匆忙做出错误判断。
在漫长的思考过程中，有时会突然触发一个“灵光一闪”的时刻。这一刻，所有的前因后果突然清晰起来，复杂的问题迎刃而解。模型的Aha Moment类似于艺术家灵感大发的时刻，闪现出的不仅仅是几个token的组合，而是背后蕴藏的深层策略。这种设计使得模型能够在普通的思考过程中，偶尔跳出常规的逻辑，捕捉到隐藏在问题深处的本质。正是这种偶发的、几乎不可预测的闪现，往往成为构建高质量答案的关键。
然而，正如人类在思考时有时会过早下结论一样，模型在某些情况下也可能急于给出答案。此时，Wait机制便进入舞台。通过控制模型的思考时间，我们可以强制其暂停片刻，让模型有机会重新审视当前的思考路径，辨识可能遗漏的细节。这个过程就像我们在演讲前稍作停顿，以确保每一句话都能准确传达核心意思。Wait机制的引入，不仅使得模型的回答更加严谨，也为解决那些需要深层次推理的问题提供了更多可能性。
下表展示了这三阶段之间的相互关系和作用机制：
这种三步走的设计不仅为大模型提供了“自省”的能力，也让我们看到了机械推理之外的几分人性化智慧。
在大模型迅速发展的背景下，如何打造一款拥有深度思考能力的私域模型成为了热门话题。正如论文s1中提出的方法，通过精心的数据准备和量身定制的微调策略，我们可以让模型在特定领域中表现得更为出色。这不仅为企业内部应用提供了强有力的技术支持，更为那些需要定制化解决方案的场景带来了无限可能。
整个微调过程可以分为以下几个关键步骤：
首先，我们需要准备大量优质数据。设想一下，如果要训练一位顶级侦探，你必须提供各种错综复杂的案件和谜题。同样地，为了训练模型的深度思考能力，我们精心挑选了1000个具备高质量且层次丰富的推理问题。这些问题涵盖了从简单常识到高难度领域的各种场景，确保模型能够在不同角度上锻炼自己的推理技巧。
选择一个已有预训练的大模型作为基础，相当于为建筑打下坚实的地基。我们会选用类似Qwen2.5-32B-Instruct这样的模型，它拥有强大的预训练能力，能够为后续的监督微调提供丰富的语义信息和推理基础。正如一位扎实的运动员，在接受针对性训练之前，他必须拥有基本的身体素质。
在进行了充分的数据准备后，下一步就是对模型进行监督微调。通过将模型暴露于精挑细选的高质量问题中，并不断强化它在生成思考链方面的表现，模型便能逐步学会如何从繁杂的信息中提取关键信息，调动内在的逻辑推理过程。这种微调技术，就像是一位耐心的教练，手把手地指导学员如何在复杂场景中逐步展开思路，最终找到正确答案。
最后，关键一步在于测试时对模型思考时间的控制。这种方法被称之为test time scaling，核心思想在于动态调整模型的思考时长。如果在常规推理中，模型的答案显得过于仓促，那就让它多花一点时间继续思考；反之，如果模型陷入漫无目的的延伸思维，也可以强制其结束，迫使它给出当下最优的答案。类似于我们在赛跑中掌握步伐与节奏，及时加速或减速，确保最终冲过终点线时拥有最佳状态。
经过这一系列精细操作，我们便能微调出一个在私域内具有“深度思考”能力的模型。这个模型不仅能够应对复杂问题，更能够在面对似乎无解的情境时，通过不断自我反思和策略调整，最终找到那条通往正确答案的光明大道。
大模型思维的进化远不止停留在简单回答问题的层面。通过对test time scaling技术的应用，我们逐步发现：智能不仅仅是快速响应，更是一种在有限时间内不断自我完善的过程。无论是在o1还是DeepSeek R1的实例中，我们都看到了一个共同的趋势——大模型正在不断突破自身的局限，从浅层次的推理迈向更深层次的思考模式。
这种转变意味着什么？对很多人来说，或许不再仅仅是技术上的突破，而是对智能本质的重新审视。正如哲学家们所争论的那样，思考和反思不仅是人类独有的品质，更是构成智慧最关键的一部分。大模型的成功，正是将这种人类特有的反思能力赋予智能系统，并通过算法精细调控，让机器具备“慢思考”的能力。
从这个角度看，我们可以把大模型的演变视为一次智慧的蜕变。未来的模型或许不仅局限于回答现有的问题，它们会主动展开自我学习和调整，就像一个不断进化的智能生命体，时刻为迎接更为复杂的挑战做好准备。这也引发了一个更深远的问题：当机器具备了真正意义上的自主思考能力，我们是否正站在人工智能新时代的门槛？
每一项技术的背后，都蕴含着科学家的无数探索和思考。大模型从最初的粗糙算法到如今精准推理的成长历程，就如同一位探索者穿越茫茫沙漠，经历无数次试错和自我校正，最终发现了生命之泉。OpenAI o1的探索、DeepSeek R1的追赶，都不只是简单的技术迭代，更像是一段段跌宕起伏的科幻小说，将人类的智慧和对未知的好奇心完美结合。
技术的成功，不仅来源于冰冷的数据和算法，更来自于科学家们对人类思维机制的深入剖析。正是这种对思考本质的探究，让我们有机会让机器学会“慢下来”，学会“衡量”每一个可能的答案，乃至于在某个瞬间捕捉到那一丝转瞬即逝的灵感。正如那段经典故事中描述的，“在无限的思考中，每一次看似偶然的顿悟，都可能点燃改变世界的火花。”
同时，我们也可以看到，技术在带来巨大进步的同时，也在不断提醒我们：智慧的背后永远离不开对人性、对自然、对未知的敬畏。每一个科学突破，都不仅仅是功能的增强，更是对世界认知深度提升的一种体现。正因为如此，test time scaling技术在提升大模型推理能力的同时，也在无形中推动了我们对于“思考”本身的全新理解。
随着人工智能技术不断进步，我们仿佛正站在通往未来的十字路口。大模型深度思考的成功实践，既代表着技术上的里程碑，又带来了许多关于智能本质的新启示。试想未来的某一天，当我们面对世界上最棘手的问题时，身边或许已经有了拥有自我纠正和持续学习能力的“智慧伙伴”。
未来的重要课题不再是如何让模型快速回答问题，而是如何让它们主动展开独立思考，如何在面对复杂多变的环境中不断进化。或许我们将为此见证更多像o1、DeepSeek R1这样突破性的进展，正如科研史上的每一次伟大转变，都在提醒我们：智慧并非一蹴而就，而是经过漫长而充满挑战的探索过程后，那一刻突然照亮整个世界的奇迹。
这种突破也引发了一种新的技术哲学，那就是技术应与人文精神并肩前行。我们不仅关注模型的性能，更希望它能够理解问题背后的深层逻辑，甚至在某种程度上反映出人类对问题深思熟虑后的智慧决策。正如古代智者曾言：“大智若愚，小巧不失真”，只有在不断质疑与探索中，技术才能超越单纯的功能性工具，进而成为真正改变生活和社会结构的智慧引擎。
大模型从最早的o1，到后来的DeepSeek R1，再到当前正在探究的私域深度思考模型，每一步都是对智能极限的挑战与探索。它们让我们看到了未来无限的可能性，也为我们描绘了一幅机器能够不断自我进化、与人类共同成长的蓝图。在这个过程中，Chain of Thought、Aha Moment和Wait这些技术概念不仅仅是算法上的符号，而更是对人类思维模式的深刻模拟——一种在有限时间内不断探索、不断反思的智慧精神。
正如一位古人所说：“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”当今和未来的人工智能领域，也正是在这条漫长而充满未知的探索之路上不断前行。无论面对多么棘手的问题，每一个模型的突破都昭示着智慧的光芒正逐步从数据的迷雾中照亮现实世界，为人类提供前所未有的认知和决策支持。
让我们抱着对科学与人性的无限热爱，继续在这条智慧的旅途上前行。也许未来的某一天，当你与一个深度思考的模型对话时，你会惊讶地发现，那不仅仅是一串计算结果，而是一颗充满灵性、闪烁着智慧光芒的心灵。
在这趟深度思考的奇幻之旅中，每一步都充满挑战，也蕴藏着无限可能。科学的进步从来都不是一蹴而就，而是在不断地质疑、尝试与突破中展现出它那耐人寻味的魅力。愿我们每一个热衷于探索智能与未来的人，都能在这条路上发现更多美好的意外和惊喜。