研究人员通过案例研究，利用大型语言模型（LLMs）如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1，探索了思维链（CoT）提示在解码移位密码任务中的表现；CoT提示虽然提升了模型的推理能力，但这种能力并非纯粹的符号推理，而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。
该文章的第一作者陈麒光，目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架（Reasoning Boundary Framework, RBF），首次尝试量化并优化思维链推理能力。
前些时日，AI 大模型开始掌握操作计算机的能力，但整体而言，它们与物理世界互动的能力仍处于早期阶段。
OpenAI o1彻底带火慢思考和思维链（CoT）方法，但CoT在某些任务上反而会降低模型表现。
自从 OpenAI 把模型升级，整合了思维链进去之后，整个 AI 界仿佛……仿佛无事发生。
姚期智院士领衔，推出大模型新推理框架，CoT“王冠”戴不住了。
LLM说起谎来，如今是愈发炉火纯青了。 最近有用户发现，OpenAI o1在思考过程中明确地表示，自己意识到由于政策原因，不能透露内部的思维链。
“o1发布后，一个新的范式产生了”。
o1大火背后，最关键的技术是CoT。模型通过一步一步推理，恰恰是「慢思考」的核心要义。而这一观点，其实这家国内大厂早就率先实现了。
北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 发布了推理性能强大的 ο1 系列模型。之后，各路研究者一直在尝试挖掘 ο1 卓越性能背后的技术并尝试复现它。当然，OpenAI 也想了一些方法来抑制窥探，比如有多名用户声称曾试图诱导 ο1 模型公布其思维过程，然后收到了 OpenAI 的封号威胁。
