谷歌研究院的一篇新论文《思考以回忆：推理如何解锁 LLM 中的参数知识》（Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs）提出，即使向语言模型提供包含无关或无意义信息的额外“思考”标记，也能提高其事实回忆能力。研究表明，这些推理标记通过两种不同的机制提高准确性，其中一种机制的运作与推理内容的连贯性无关。这一发现对于开发者如何与大型语言模型互动和提示它们具有实际意义。 AI
影响 这项研究表明，涉及“思考”标记的提示工程策略可以提高 LLM 在事实回忆任务上的表现，即使推理步骤毫无意义。
排序理由 该集群讨论了来自主要 AI 实验室的一篇研究论文，该论文详细介绍了关于 LLM 行为的一项新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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