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。
Jason Wei 是思维链提出者，并和 Yi Tay、Jeff Dean 等人合著了关于大模型涌现能力的论文。目前他正在 OpenAI 进行工作。
谷歌&南加大推出最新研究“自我发现”（Self-Discover），重新定义了大模型推理范式。与已成行业标准的思维链（CoT）相比，新方法不仅让模型在面对复杂任务时表现更佳，还把同等效果下的推理成本压缩至1/40。
本文对思维链的推理步长进行了控制变量实验，发现推理步长和答案的准确性是线性相关的，这种影响机制甚至超越了问题本身所产生的差异。
激发大模型解决复杂问题的重要技术之一CoT，如今要被颠覆了？谷歌DeepMind斯坦福UC伯克利共同提出了「代码链」（CoC），让LLM在代码中学会了思考。
弗吉尼亚理工大学和微软的研究人员两周前发现了一种新方法AoT，可以对抗思想树ToT，将所需的查询显著减少100倍。是的，您没有看错——这将显著提速增效。
