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田渊栋与Russell团队联手,证明Transformer能在训练中自然学会叠加推理

田渊栋与Russell团队联手,证明Transformer能在训练中自然学会叠加推理

田渊栋与Russell团队联手,证明Transformer能在训练中自然学会叠加推理

该团队 2025 年的研究《Reasoning by superposition: A theoretical perspective on chain of continuous thought》已从理论上指出,连续思维链的一个关键优势在于它能使模型在叠加(superposition)状态下进行推理:当模型面对多个可能的推理路径而无法确定哪一个是正确时,它可以在连续空间中并行地保留所有可能的路

来自主题: AI技术研报
7645 点击    2025-10-08 11:41
全面超越CoT!Meta田渊栋团队新作:连续思维链

全面超越CoT!Meta田渊栋团队新作:连续思维链

全面超越CoT!Meta田渊栋团队新作:连续思维链

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。

来自主题: AI技术研报
7806 点击    2024-12-19 13:33
田渊栋团队论文火了!连续思维链优于CoT,打开LLM推理新范式

田渊栋团队论文火了!连续思维链优于CoT,打开LLM推理新范式

田渊栋团队论文火了!连续思维链优于CoT,打开LLM推理新范式

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。

来自主题: AI技术研报
6635 点击    2024-12-12 10:19