一篇新的研究论文探讨了思维链（CoT）提示如何增强 Transformer 的能力，特别是在处理分支复杂性方面。该研究提供了深度优先搜索和 Dijkstra 算法使用 CoT 的具体构造，展示了它们在计算树的 Strahler 数和宽度等属性时的效率。这些构造以其深度有界性和在不依赖位置编码的情况下处理任意 n-ary 树的能力而著称。 AI
影响 展示了 CoT 如何解锁 LLM 的新计算能力，可能带来更复杂的推理和问题解决。
排序理由 详细介绍 LLM 提示技术理论进展的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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