多语言大模型（MLLM）在面对多语言任务时，往往面临一个选择难题：是用原来的语言直接回答，还是翻译成高资源语言去推理？
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组（后简称“团队”）推出PromptCoT 2.0，要在大模型下半场押注任务合成。实验表明，通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练，PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果，达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。
CoT思维链的下一步是什么？ DeepMind提出帧链CoF（chain-of-frames）。
LRM通过简单却有效的RLVR范式，培养了强大的CoT推理能力，但伴随而来的冗长的输出内容，不仅显著增加推理开销，还会影响服务的吞吐量，这种消磨用户耐心的现象被称为“过度思考”问题。
您对“思维链”（Chain-of-Thought）肯定不陌生，从最早的GPT-o1到后来震惊世界的Deepseek-R1，它通过让模型输出详细的思考步骤，确实解决了许多复杂的推理问题。但您肯定也为它那冗长的输出、高昂的API费用和感人的延迟头疼过，这些在产品落地时都是实实在在的阻碍。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
思维链 (CoT) 提示技术常被认为是让大模型分步思考的关键手段，通过在输入中加入「Let’s think step by step」等提示，模型会生成类似人类的中间推理步骤，显著提升复杂任务的表现。然而，这些流畅的推理链条是否真的反映了模型的推理能力？
