演讲主题

面向领域的大模型思维能力

近年来，大模型在通用智能领域取得了显著进展，但面向特定领域的思维能力仍面临挑战。以o1和r1类模型为代表，其强大的推理能力为领域应用提供了新思路。然而，复杂指令下的多约束遵循、领域思维的精准模仿、强化学习试错与工具利用，以及混合工具支持的复杂思维过程，仍是大模型应用中的核心痛点。需要聚焦于这些瓶颈，探索如何提升大模型在领域任务中的表现。例如，在复杂指令场景中，模型需准确理解并满足多重约束，而非简单生成答案；在领域思维模仿中，要求模型深度捕捉行业逻辑与专家经验；通过强化学习试错，结合外部工具，提升解决动态问题的能力；最终，在混合工具的复杂思维过程中，实现多步骤推理与资源整合。o1 类模型在这些方面的潜力令人期待，但也暴露出通用性与专业性间的权衡。我们旨在通过优化训练范式与工具集成，推动大模型更好地服务于领域应用，释放其在复杂场景中的思维潜能。 大纲： 引入：大模型在通用领域的局限与 o1 类模型的推理潜力。 核心问题：复杂指令遵循难、领域思维模仿弱、工具利用生硬。 研究重点： 推理模型的复杂指令遵循能力评估和提升 结合领域思维的Agent推理框架 基于试错的工具灵活应用训练 结合工具的实验思维过程 展望：领域应用案例与大模型的未来发展。