Meta的FAIR团队最近推出了一款令人惊叹的Transformer模型——Dualformer。这一前所未有的创新模仿了人类的双重认知系统，巧妙地结合了快速和慢速推理模式，实现了推理能力与计算效率的显著飞跃。人类的思维过程被划分为两种系统：系统1以快速直观见长，而系统2则以缓慢而逻辑严密著称。传统的Transformer模型往往只能模拟其中一种，导致它们在速度与推理能力之间难以平衡。 Dualformer的独特之处在于其前所未有的训练方式。研究团队采用了随机推理轨迹进行训练，并通过随机丢弃轨迹的不同部分，仿佛在分析人类思维并创造捷径。这一策略赋予Dualformer在推理时灵活切换不同模式的能力：在快速模式下，Dualformer可以迅速给出最终解决方案，速度惊人；在慢速模式下，则能提供完整的推理链和最终答案，推理能力更为卓越；而在自动模式下，它则能根据任务复杂程度自如选择最合适的模式。实验结果显示，Dualformer在迷宫导航和数学问题求解等挑战中表现非凡：在慢速模式下，它以97.6%的成功率解决了30×30的迷宫，超越了只使用完整推理轨迹训练的Searchformer模型，同时推理步骤减少了45.5%。在快速模式下，它的成功率也高达80%，远超仅依赖最终解决方案训练的Solution-Only模型。Dualformer的成功显示，将人类认知理论应用于人工智能模型设计，确实能够显著提升模型性能。这种融会贯通快慢思维的全新模式，为构建更强大、更高效的AI系统提供了崭新的思路。
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