新书《Build a Reasoning Model (From Scratch)》，作者Sebastian Raschka
LLM 推理能力不是黑箱，自己动手搭建更能理解其核心机制。
• 从预训练模型出发，逐步构建完整推理模型，覆盖数学、逻辑、代码等复杂任务
• 推理能力提升不依赖模型权重更新，直接在推理阶段优化表现
• 结合强化学习和知识蒸馏技术，增强模型推理深度与泛化能力
• 采用多维评估手段，兼顾基准测试与判断力考核，确保模型答案更可靠
• 适合具备 Python 和机器学习基础的开发者，标准笔记本即可运行示例代码，无需专用硬件
三点启发：
1️⃣ 推理过程拆解成多步思考，比单步模型更稳定、准确，推动 AI 从模糊输出向严谨推理转变
2️⃣ 不改动权重即可提升表现，说明推理能力与模型架构外的策略优化密不可分
3️⃣ 自下而上构建模型，理解每个环节如何协同，是掌握 LLM 推理技术的关键路径
这不仅是一本技术书，更是一条通往理解和自定义先进 LLM 推理机制的实践路线。
🔗 manning.com/books/build-a-reasoning-model-from-scratch
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