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Wei et al. Reply
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LLM通过语言驱动的搜索模拟规划，而非真正理解
本文探讨了大型语言模型（LLM）中的“规划”概念，区分了传统的符号规划和LLM的语言驱动启发式搜索。文章详细介绍了从思维链（Chain of Thought, CoT）到思维树（Tree of Thoughts, ToT）的推理框架演变，强调了ToT如何通过显式搜索实现更审慎的问题解决。文章还考察了开放世界环境中的长程规划，以Voyager为例，这是一个元规划系统，能够动态生成任务并从反馈中学习，同时也承认了错误累积、上下文窗口限制以…
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思维链提示现已内置于大型语言模型中，减少了对明确指令的需求
思维链（Chain of Thought, CoT）提示，即指示模型“一步一步思考”，通过允许中间步骤被分词，在复杂的推理任务中非常有效。然而，OpenAI等实验室的新模型已将这种推理能力内部集成，使得明确的CoT提示变得冗余甚至有害。Sprague等人的一项元分析等研究表明，CoT的好处在数学和符号推理中最为明显，因为中间状态至关重要，而在分类或提取等任务中则不那么明显。生成冗长的CoT解释的成本可能很高，因为输出令牌成本高昂且会增…