想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。
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。
一直以来 AI 都是一个黑盒子（black box），其内部运作机制是不可见的。人们输入数据并得到结果，但无法检查输出结果的逻辑或者系统的代码。 而就在刚刚，Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。
在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
红极一时的思维链技术，可能要被推翻了！
近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
思维链作者、从谷歌跳槽OpenAI的Jason Wei前脚刚自曝996作息表，国内的“卷王”们就按耐不住了。
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。
