Long CoT 能力的起源和 RL 挑战：核心技能如分支和错误验证在基础模型中已经存在，但通过RL有效地激励这些技能以解决复杂任务需要仔细的设计。我们研究了RL对 Long CoT 生成的激励，追踪了预训练数据中的推理模式，并讨论了测量其出现的细微差别。

CoT 构造主要将传统线形，链式的 CoT 转化为如表格、树状、图状格式，代表工作有非常出名的 PoT，Tab-CoT，ToT 以及 GoT-Rationale，下面这张图非常清晰的展示了这四种方法的异同：

2025年3月6日 · Chain-of-Thought (CoT) 是指模型在输出最后答案之前，会以自然语言的形式生成思路或推理链，使得结果对于人类更具可解释性。 例如，在做一道数学题时，模型并不仅仅输出最后的数字，而是像人类自己做题一样，先写下计算或推导过程。

基于这一观察，研究团队提出了Chain of Draft（CoD），一种新的提示策略，旨在通过生成简洁的中间推理输出，减少推理过程中的冗余，从而降低延迟和计算成本。 CoD的核心思想是模仿人类在解决复杂任务时的思维过程。 无论是解决数学问题、撰写文章还是编写代码，人类通常会记录下关键信息，而不是详细阐述每一步。 通过这种方式，LLMs可以在不牺牲准确性的前提下，显著减少推理过程中的冗余输出。 2. 相关工作. 近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的 …

2025年1月21日 · Fine-tune-CoT 的核心思想是采用 Zero-Shot-CoT 生成我们的问答数据，然后使用温度 T 采样（也可以用 Top-k 采样），以此生成尽可能多的数据，然后再进行 Fine-tune。

2025年2月26日 · 一种关键技术是通过链式思维（CoT）提示，引导模型在给出最终答案之前生成中间推理步骤。 然而，即使有了 CoT ，LLMs在高度复杂的 推理 任务上仍然存在困难，如数学竞赛、博士级科学问答 和 软件工程等。

2025年1月10日 · 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，对于复杂问题尤其是复杂的数学题大模型很难直接给出正确答案。 如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（commonsense reasoning）、符号推理（symbolic reasoning）。 COT通过要求模型在. 大白话讲背景： AI 并不像人类那样拥有自主的常识和生活经验，它依赖于提示词提供的上下文信息。 这意味着，提示词越清晰、越具体， AI 越能理解你 …

2025年2月13日 · In this paper, we introduce MME-CoT, a specialized benchmark evaluating the CoT reasoning performance of LMMs, spanning six domains: math, science, OCR, logic, space-time, and general scenes. As the first comprehensive study in this area, we propose a thorough evaluation suite incorporating three novel metrics that assess the reasoning quality ...

2022年5月27日 · We report an efficient and accurate data-driven method, formulated as a Cosine-based One-sample Test (COT) in scatter space, to detect MG among many subtypes using subtype expression profiles. Fundamentally different from existing approaches, the test statistic in COT precisely matches the mathematical definition of an ideal MG.

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