ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
来自主题: AI技术研报
6538 点击 2026-05-19 10:01
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近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
在 AI 音乐行业，有一个正在悄悄发生的迁移。
GitButler最近发布的CLI工具引起了我很大的兴趣。这不是一个简单的Git包装器，而是从根本上重新思考了命令行工具应该如何设计。Scott提到了一个有趣的观察：大约80%的开发者仍然使用命令行工具来操作Git，即使有各种GUI工具存在。
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
近日，开源项目 matplotlib 的维护者 Scott Shambaugh 最近披露了一件前所未有的事情——一个 AI 代理向他的开源项目提交了代码改进，被拒绝后，这个代理竟然自主写了一篇文章来攻击他。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
今天推荐一个 Implicit Chain-of-Thought（隐式推理） 的最新进展 —— SIM-CoT（Supervised Implicit Chain-of-Thought）。它直击隐式 CoT 一直「扶不起来」的核心痛点：隐式 token 一旦 scale 上去，训练就容易塌缩到同质化的 latent 状态，推理语义直接丢失。
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
不讲武德！游戏圈这回真是被AI抄家了。（doge）
近年来，大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展，很大程度上依赖于思维链（CoT）技术。所谓 CoT，就是让模型在给出最终答案前，先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式