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关键词: AI,模型训练,人工智能,CoT

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？

关键词: AI,模型训练,CoT,人工智能

大语言模型（Large Language Model, LLM）在复杂推理任务中表现卓越。借助链式思维（Chain-of-Thought, CoT），LLM 能够将复杂问题分解为简单步骤，充分探索解题思路并得出正确答案。LLM 已在多个基准上展现出优异的推理能力，尤其是数学推理和代码生成。

关键词: 链式思维,CoT,MME-COT,人工智能

OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？

关键词: AI，o1，模型训练，元链式思维，Meta-CoT

o1背后的推理原理，斯坦福和伯克利帮我们总结好了！

关键词: AI，o1，模型训练，元链式思维，Meta-CoT

意图识别及其在智能设计中的应用