大型推理模型（LRMs）的兴起标志着计算推理领域的范式转变。然而，这一进步也颠覆了传统的 Agent 框架，而这些框架传统上是由以执行为导向的大型语言模型（LLMs）所锚定的，深入理解LRMs在AI Agents中的作用势在必行。

ReAct范式下的整体性能表现。a) 不同任务和模型的性能表现；b) 效率和成本比较。

为了探索这一变革，提出了LaRMA框架，该框架涵盖了工具使用、计划设计和问题解决等九项任务，并使用三种顶级LLMs（例如Claude3.5-sonnet）和五种领先的LRMs（例如DeepSeek-R1、QWQ-32B-Preview）进行了评估，并得出了一些AI Agents设计的重要结论。

LaRMA框架分为三个阶段：

1. 任务分割：将任务分解为工具使用、计划设计和问题解决三个维度，进一步细分为具体子任务，以探索推理需求。
2. *范式选择*：选择ReAct和Reflexion两种范式，分别考察实时交互和迭代反思对推理的影响。
3. *性能评估*：使用多种LLMs和LRMs，通过准确率、效率和成本等多维度指标评估推理的实际影响。

实验设置

• LLMs：包括LLaMA3.1-70B、GPT-4o和Claude3.5-sonnet。
• LRMs：包括DeepSeek-R1、Claude3.7-sonnet、Gemini-2.0-Flash、QWQ-32B-Preview和GLM-Zero。
• 数据集：使用METATOOL、API-Bank、PlanBench、ALFWorld、Web Shop和HotpotQA等数据集。
• 评估指标：准确率、效率（执行时间或交互步骤）和成本（计算资源消耗，如内存或功耗）。

关键结论

1. 性能比较：

2. • LRMs在推理密集型任务（如计划设计）中优于LLMs，准确率超过90%。
   • LLMs在执行驱动的任务（如工具使用）中表现更好，准确率较高。
   • 混合配置：将LLMs作为执行组件，LRMs作为反思组件，可以优化性能，尤其是在复杂的推理任务中。

1. 效率和成本：

2. • LRMs在推理密集型任务中表现出更高的计算成本和更长的处理时间。
   • LLMs在执行驱动的任务中效率更高，成本更低。

1. 推理过程的挑战：

2. • 过度思考：LRMs在简单任务中可能会过度思考，导致不必要的计算开销。
   • 忽视事实：LRMs有时会忽视与外部环境的交互，依赖内部推理，可能导致决策失误。

1. 混合架构的优势：

2. • 将LLMs的执行效率与LRMs的推理深度相结合，可以实现更优的Agent性能。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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