LLM需要增强的地方大模型的三大基础能力：• 语言理解和表达能力：GPT-3已解决• 世界知识存储：GPT-4已经解决了不少• 逻辑推理能力：是最薄弱的环节，o1模型在这方面有明显的进步。原理o1模型增强逻辑推理能力的思路是：收到问题后，自动生成CoT，再生成答案。避免人类写基于于CoT的Prompt。

本文是LLM系列文章，针对《LogicBench:TowardsSystematicEvaluationofLogicalReasoningAbilityofLargeLanguageModels》的翻译。LogicBench：大型语言模型逻辑推理能力的系统评价摘要1引言2相关工作3LogicBench4结果和分析5结论局限性摘要最近

例子：

推出类一、逻辑基础知识点1、一个符号两种条件记住一句话“一个推出符号代表两个含义”就是说对于A→B，A是B的充分条件，B是A的必要条件。可记为“谁是必要条件，谁在箭头后”。常见的可表示“必要条件”的词语有：基础、前提、关键、必须、需要、离不开、必不可少、不可

比例类论证与解释说明比例类论证一种“数学+逻辑”的一般质疑题，此类问题常犯的逻辑错误是用“分子”代替“分子/分母”得出结论，题干往往包含数字（分子部分），我们需要在选项中找到带“数字”的分母部分，识别题型，可以秒杀。解释说明常见问法为“以下哪项为真，最能解释这一情况？

1月份开始，chatgpt开始火上天了。但其实很多人都不知道它真正的能力和魅力在哪里。甚至有人不停的问他是男的女的，多大岁数，叫啥名字，然后问了几个无聊的闲聊问题后，觉得这个AI好像也没什么厉害的。正所谓是，提问者有多厉害，这个模型就会有多厉害。我把ChatGPT的核心能力归结为三点：

   Neural-Symbolic可以认为是将人工智能中原本对立的连接主义和符号主义结合的一个新兴研究方向(实际上最早相关工作可追至1978年)。Neural-Symbolic意指神经符号主义,但是更本质地讲,实际上是将现代数学中的分析学和代数学结合,分析学擅长处理数值、函数、逼近等问题,代数

1月份开始，chatgpt开始火上天了。但其实很多人都不知道它真正的能力和魅力在哪里。甚至有人不停的问他是男的女的，多大岁数，叫啥名字，然后问了几个无聊的闲聊问题后，觉得这个AI好像也没什么厉害的。正所谓是，提问者有多厉害，这个模型就会有多厉害。我把ChatGPT的核心能力归结为三点：1.强大

面试-日记‼️今天面试遇到一个好玩的事，记录一下，面试流程：做一个逻辑推理题自我介绍自选题目，给出方案设计好玩的事是逻辑推理和方案设计：1、逻辑推理给出一个exe文件，我还以为是要编程序还原出该问题，结果是让只给出答案！事后结果：（1）经测试，这四个数为：0678，且「78」两个数位

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C语言逻辑推理题谁是凶手假定一个岛上住着三类人：骑士、无赖和普通人（也称为间谍）。骑士总是说真话，无赖总是说假话，普通人有时说谎话有时说真话。侦探为了调查一宗罪案，而询问

互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是

目录一.图形平面1.对称性2.面线点2.1面2.2线2.3点3.元素组成相似——样式规律（求异最多）4.元素组成相同——位置规律4.1平移二.空间重构——排除法三.图形立体1.

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如果我有无穷多种编程技艺，我想开发的程序0.安全防御程序。该程序主要应用于对私人或公共信息的保护。该程序既可以通过程序员输入的代码进行安全防御，也可以通过别人攻击