AI模型可以通过在推理过程中分配更多的计算资源来提高其推理能力，而不是仅仅依赖于增加的训练计算。这种“思考时间”允许模型进行内部检查，并从错误的初始假设中回溯，正如蝙蝠和球问题所演示的那样。这种方法的有效性在一定点之后显示出收益递减，表明计算应战略性地应用于复杂、关键准确性的任务。此外，聚合来自多个独立推理链的答案，一种称为自我一致性的技术，可以通过让正确答案压倒错误答案来进一步提高准确性。 AI
影响 强调了推理计算的战略分配可以显著提高LLM在复杂推理任务上的准确性。
排序理由 文章讨论了LLM推理和推理计算的一般原则，引用了特定模型但没有宣布新版本或产品。
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