PulseAugur
中
实时 10:48:45
English(EN) CoT-Space: A Theoretical Framework for Internal Slow-Thinking via Reinforcement Learning

CoT-Space框架通过RL优化解释LLM推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了CoT-Space，一个旨在更好地理解大型语言模型（LLM）内部推理过程的新理论框架。该框架将通常由强化学习（RL）增强的多步思维链（CoT）推理，从一个简单的token预测任务重新构建为一个在连续语义空间内的优化问题。该模型解释了最优CoT长度如何从欠拟合和过拟合之间的权衡中产生，为内部测试时扩展提供了机制性解释。 AI

影响 为优化LLM推理轨迹提供了理论基础，可能提高在复杂任务上的性能。

排序理由 介绍LLM推理新理论框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.CL 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Zeyu Gan, Hao Yi, Yong Liu ·

    CoT-Space：通过强化学习实现内部慢思考的理论框架

    arXiv:2509.04027v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Test-time scaling, primarily manifested through multi-step Chain-of-Thought (CoT) reasoning via Reinforcement Learning (RL), has emerged as a pivotal paradigm for enhancing the reasoning capabilities of Large Language Mode…

相关实体

相关话题