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从自我进化视角出发，全面解析LLM的推理能力技术演进路径

从自我进化视角出发，全面解析LLM的推理能力技术演进路径
论文标题：A Survey on LLM Complex Reasoning through the Lens of Self-Evolution论文链接：：. 引言在人工智能领域，大型语言模型的复杂推理研究正成为学术界和工业界关注的焦点。 随着 OpenAI 的 O1 以及后续 DeepSeek R1 等突破性成果的发布，这一领域的研究热度持续升温，引发了广泛的学术讨论和实践探索。
3/6/2025 9:08:00 PM
机器之心
可令 AI 助理同时进行快 / 慢速思考，谷歌 DeepMind 公布具备两种思维模式的 Talker-Reasoner 框架

可令 AI 助理同时进行快 / 慢速思考，谷歌 DeepMind 公布具备两种思维模式的 Talker-Reasoner 框架
谷歌 DeepMind 上周公布了一个号称“具备两种思维模式”的 Talker-Reasoner 框架，旨在让 AI 助理能够同时进行快速和慢速思考，目前相关论文已发布于 ArXiv 上（点此访问）。 据介绍，这款框架采用“双系统”设计，能够在与用户进行对话的同时并行多步骤推理任务（一边快速回答用户问题，一边高速思考），其中系统 1 Talker LLM 主要负责快速、直觉和合成的语言回应，用于与用户交谈。 而系统 2 Reasoner LLM 则负责解决复杂问题，涉及从外界获取信息以增强知识，例如调用工具或从外部数据库检索信息，从而提升系统 1 回应内容的准确度及逻辑性。
10/27/2024 10:20:36 AM
漾仔
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