题目逻辑思维的递归分解：大型语言模型中高级推理和知识传播的框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.02026摘要    增强大型语言模型的推理能力仍然是人工智能领域的一大挑战。我们引入了RDoLT（逻辑思维递归分解）提示，这是一个显著提高LLM推理性能的新颖框架。RD

这一轮爆火的AI热潮是被transformer架构点燃的， 根据scanlinglaw的观点， transformer这个架构有个显著的特点：大力出奇迹！计算量C=6*ND，N是模型参数，D是token数。N越大，网络压缩、承载信息的能力越大，但是需要的token也就越多，需要的算力也越多，这就是妥妥的烧钱啊！pre-train几百上千

在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）的应用中，幻觉（Hallucination）现象一直是影响模型可靠性和准确性的关键问题。幻觉（如何消除大型语言模型（LLM）中的幻觉现象）指的是LLM生成的文本要么毫无意义，要么与输入数据相矛盾。这不仅降低了用户体验，还可能导致严重的误解和错误决策。为了应对

前一阵多步RAG的风吹入了工业界，kimi推出了探索版本，各应用都推出了深度搜索，You.COM更是早就有了Genius的多步模式。其实都是类似multi-hopRAG的实现。之前学术界在讨论multi-hopRAG的时候总是给一些基于历史知识类的问题，什么某年诺贝尔奖的获奖人在哪读的大学呀，给人一种错觉就是

大型语言模型在处理自然语言任务时，通常依赖于大量的训练数据和复杂的神经网络结构。尽管这些模型在生成文本和回答问题方面表现出色，但在面对需要复杂推理的任务时，它们的表现往往不尽如人意。为了克服这一挑战，研究人员开发了一种名为“思维链”（Chain-of-Thought，CoT）的引导方法。C

MySQL5.5版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。磁盘结构接下来，再来看看InnoDB体系结构的右边部分，也就是磁盘结构：SystemTablespace系统表空间是ChangeBuffer的

如何进行ICP备案：详细步骤与注意事项在当今的信息化社会，拥有一个合法且合规的网站是企业和个人开展在线业务的基本前提。而ICP备案则是中国境内网站必须遵守的一项重要法规。本文将详细介绍如何进行ICP备案，从基本流程到所需材料，再到常见问题及解决方案，帮助您顺利完成备案。一、IC

1.新建一个窗体并添加事件监听与响应SDL_Init()，首先是按照需求对SDL相关子系统进行初始化，在程序最后退出之前需要使用SDL_Quit()清理所有初始化的子系统。SDL_CreateWindow()创建一个窗体，SDL_DestroyWindow()销毁窗体。SDL_Event定于一个事件，SDL_PollEvent()当前挂起事件的轮

1. CoT介绍1.1 摘要：具有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近激发了Transformer式架构设计的出现，在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。然而，大多数现有设计直接在2D特征图上采用自注意力，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注

#Transformer推理天花板被谷歌打破？DeepMind首席科学家亮出84页PPT，却遭LeCun反对随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家DennyZhou拿出一篇ICLR2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的

1.思维链（cot）论文名称：Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels论文连接：Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels1.什么是思维链提示？思维链(CoT)提示过程是一种最近开发的提示方法，它鼓励大语言模型解释其

https://arxiv.org/abs/2212.08410思维链提示在基础层面上是如此成功，以至于它产生了一些被称为x链现象的东西。谷歌研究院探索了如何使用llm为现有数据集生成CoT数据本体，然后如何在CoT上微调较小的语言模型。介绍众所周知，思维链提示提高了大型语言模型的推理能力。谷

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。

你见过凌晨三点的洛杉矶吗—科比布莱恩特

欢迎来到[云闪世界](www.cloud88.xyz)。有时几个词就足够了：减少输出长度以提高准确性简洁是雄辩的一大魅力。——马库斯·图留斯·西塞罗简洁和简练是纠正之父。——何西阿·巴

前文：由于最近尝试使用prompt来进行大模型推理的时候，发现不同的prompt产生的效果不同，于是调研了几个不同的prompt的写法。先说下我的任务：根据图片生成一个Caption（关于图片的描述）。尝试了几种prompt方法：CRISPE框架、Zero-shot、Few_shot、COT、COT+SC、TOT、Step-Back。CRISPE框架

大型语言模型（LLMs）展示了其基于上下文学习的卓越能力，在错综复杂的推理任务中，利用思维链（CoT）范式中的中间推理步骤来引导大型语言模型的一个很有前景的途径。然而，核心挑战在于如何有效选择范例来促进上下文学习。先前的很多工作都是围绕添加思维链，例如一致性CoT、思维树以及

痞子衡嵌入式半月刊：第103期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub:JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月

一、研究背景  本研究聚焦于改进跨语言链式思考（Chain-of-Thought,CoT）推理，这是针对大型语言模型（LLMs）推理过程中的一种技术。传统上，链式思考通过引导模型按步骤生成推理路径，以提高推理任务的准确性。具体来说，零样本链式思考（zero-shotCoT）通过简单的提示，如“Let’sthinks

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmeticreasoning）、常识推理（commonsensereasoning）、符号推理（symbolicreasoning）。起

CoT推理范式默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的

三角函数sin(x)*csc(x)=1cos(x)*sec(x)=1tan(x)*cot(x)=1三角换元奇变偶不变，符号看象限$sin(x+2k\pi)=sin(x)~~~~~sin(-x)=-sin(x)\(\)cos(x+2k\pi)=cos(x)~~~~~cos(-x)=cos(x)\(\)tan(x+2k\pi)=tan(x)~~~~~tan(-x)=-tan(x)$$