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最近，类 o1 模型的出现，验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考（long thought）的帮助下，LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程，以获得更准确的答案。
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。
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”。