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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。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。
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。
To CoT or not to CoT？
互相检查，让小模型也能解决大问题。
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
2022年，Google研究团队发表了名为《思路链提示引发大型语言模型的推理》的开创性论文，引入了思维链(Chain of Thought， CoT)prompting技术。
不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑（Symbolic Logical）表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。
多模态大模型，也有自己的CoT思维链了！ 厦门大学&腾讯优图团队提出一种名为“领唱员（Cantor）”的决策感知多模态思维链架构，无需额外训练，性能大幅提升。