Why We Think

Why We Think

摘要

测试时间计算和思维链（CoT）技术显著提升了模型性能，尤其在复杂推理任务中表现突出。通过延长模型“思考时间”，模型能更好地进行逻辑分析和错误修正。平行采样和顺序修订是两种主要的解码方法，分别通过同时生成多个输出和迭代修正来提高预测质量。强化学习进一步优化了模型的推理能力，结合外部工具使用，如代码执行和网络搜索，扩展了模型的功能。未来研究将聚焦于如何更有效地利用测试时间计算，提升模型的自校正能力和推理过程的透明度。