CoT
多种思维链-CoT
初步知识在本节中，我们提供了标准提示和思维链推理的初步知识。 定义以下符号：问题 Q、提示T 、概率语言模型PLM 和预测A 。 少样本标准提示少样本思维链提示思维链推理的优势作为一种新颖的推理范式，思维链推理具有多种优势：提升推理能力：思维链推理将复杂问题分解为可管理的步骤，并建立这些步骤之间的联系，从而促进推理。
慢思考准确率反降30%！普林斯顿揭示思维链某些任务上失效的秘密
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。 比如给生造的词分类任务，GPT-4在zero-shot提示下的准确率高达94%，换成CoT的准确率却断崖式下跌到64.4%。 内置CoT的o1-preview准确率更是只有57.7%。
还是原装Transformer好！北大清华团队同时揭示Mamba等推理短板
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o1带火的CoT到底行不行？新论文引发了论战
To CoT or not to CoT？OpenAI ο1 的诞生极大地提升了人们对 LLM 推理能力和思维链（CoT）的兴趣。一时之间，似乎思维链很快就会成为所有 LLM 的标配，但思维链并非万能，就连 OpenAI 自己也提到 o1 在某些任务上的表现并不比 GPT-4o 强，尤其是以语言为中心的任务。近日，一篇来自德克萨斯大学奥斯汀分校、约翰·霍普金斯大学和普林斯顿大学的论文引发了热议，其模仿莎士比亚《哈姆雷特》的台词提出了一个对 AI 研究者和实践者来说至关重要的问题：To CoT or not to
CoT能让模型推理能力无上限？田渊栋、LeCun下场反对：两层MLP还能模拟全世界呢
「这相当于在理论上，两层神经网络在理论上可以拟合任何数据，我们就盲目相信并应用在所有场景中。」大模型新范式 OpenAI o1 一经发布，如何「复刻」出 o1 便成为了 AI 圈最热的话题。由于 OpenAI 对技术细节守口如瓶，想从 AI 那里「套话」，让它复述完整的内部推理过程，多问几句，OpenAI 直接发邮件警告要撤销你的使用资格。想从技术报告中想找出点蛛丝马迹，也同样困难。于是，大家将目光转向了以往类似的研究成果，希望从中找到些线索。比如，Google Brain 推理团队创建者 Denny Zhou 立
GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升
模拟人类推理过程，华为诺亚提出 Progressive-Hint Prompting (PHP) 引导大模型渐近正确答案。
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