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Meta-CoT

Meta-CoT：通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力

Meta-CoT：通过元链式思考增强大型语言模型的推理能力
大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时面临挑战，这突显了其在模拟人类认知中的不足。 尽管 LLMs 擅长生成连贯文本和解决简单问题，但在需要逻辑推理、迭代方法和结果验证的复杂任务（如高级数学问题和抽象问题解决）中，其能力有所欠缺。 这种局限性源于 LLMs 的信息处理方式。
1/27/2025 12:03:11 PM
Kaushik Rajan
迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT

迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT
Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链（CoT）所需的底层推理过程，扩展了传统的思维链方法。 「我们有一份关于『推理时间计算』的新研究，以及我们过去几个月一直在研究的内容！ 我们提出了一些理论，说明为什么它是必要的，它是如何工作的，我们为什么需要它，以及它对超级智能意味着什么。
1/11/2025 3:41:00 PM
机器之心
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