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大模型通过深度思考展现复杂推理能力,其核心在于Transformer架构的自回归预测和足够大的参数规模。深度思考减少幻觉,提升模型推理准确性。CoT等技术通过外部引导释放模型潜力,RLHF则进一步对齐人类偏好。未来探索聚焦原子性思考、垂类结构和In-Context Learning新范式,推动AI向AGI迈进。
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