最近，类 o1 模型的出现，验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考（long thought）的帮助下，LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程，以获得更准确的答案。
在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
针对大语言模型的推理任务，近日，Meta田渊栋团队提出了一个新的范式：连续思维链，对比传统的CoT，性能更强，效率更高。
大语言模型（LLMs）通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性，从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。
一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
大语言模型（LLMs）在推理任务上展现出了令人瞩目的能力，但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链（Chain-of-Thought）等方法来提升推理的质量，却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
今天，DeepSeek 全新研发的推理模型 DeepSeek-R1-Lite 预览版正式上线。所有用户均可登录官方网页 （chat.deepseek.com），一键开启与 R1-Lite 预览版模型的超强推理对话体验。DeepSeek R1 系列模型使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。
北大等出品，首个多模态版o1开源模型来了—— 代号LLaVA-o1，基于Llama-3.2-Vision模型打造，超越传统思维链提示，实现自主“慢思考”推理。 在多模态推理基准测试中，LLaVA-o1超越其基础模型8.9%，并在性能上超越了一众开闭源模型。
这两天，我被这个Claude3.5这个神级Prompt惊呆了。 佩服的五体投地。 非常简单的话说，就是它用Prompt把o1级别的思维链，复刻到了Claude3.5里，而且思考逻辑更详细、更像人，甚至思考过程都跟o1一样，可以展开折叠。
