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OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
近日，微软和剑桥大学公布推理新方法：多模态思维可视化MVoT。新方法可以边推理，边「想象」，同时利用文本和图像信息学习，在实验中比CoT拥有更好的可解释性和稳健性，复杂情况下甚至比CoT强20%。还可以与CoT组合，进一步提升模型性能。
图像生成模型，也用上思维链（CoT）了！此外，作者还提出了两种专门针对该任务的新型奖励模型——潜力评估奖励模型。（Potential Assessment Reward Model，PARM）及其增强版本PARM++。
o1背后的推理原理，斯坦福和伯克利帮我们总结好了！
意图识别及其在智能设计中的应用
Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。
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。
全球首个AI程序员Devin正以其自主编码、快速学习的超凡能力，挑战传统程序开发的边界。它不仅让投资界为之疯狂，更让程序员们既期待又警惕。这是技术革命的黎明，还是就要被颠覆的工作landscape？
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。