开发者 Klieger 表示，g1 和 ο1 一样能让 LLM 有才干「思索」和处置之前的上游模型难以应答的逻辑疑问。但不同之处在于，g1 会慷慨地展现一切推理 token。同时，他也强调了 g1 和 ο1 在技术上的差异，其中后者经常使用了大规模强化学习来口头思想链推理。而 g1 则是经过开掘提醒词工程的后劲来协助 LLM 处置便捷的逻辑疑问，让现有的开源模型也能受益于灵活推理链和优化般的探求界面。
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