机器之心报道机器之心编辑部2024 年，是 AI 领域让人兴奋的一年。在这一年中，各大科技公司、机构发布了数不胜数的研究。从年初的 Sora，到年尾 DeepSeek-V3，我们见证了 AI ...

最近，类 o1 模型的出现，验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考（long thought）的帮助下，LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程，以获得更准确的答案。

近日，Meta田渊栋团队提出了针对LLM推理任务的新范式：Coconut（ Chain of Continuous Thought）。 论文一作是来自UC San Diego的Shibo Hao，对于文章的爆火，田渊栋也发文感谢了「小天才」Tanishq Mathew Abraham的推荐。

近期，西湖大学的MAPLE实验室提出了一种全新的图像生成优化方法，称为图像链CoT（Chain of Thought）。该方法与OpenAI最近在大语言模型（LLM）上推出的强化微调技术（Reinforcement Finetuning, ...

NVIDIA 的 TensorRT-LLM 现在支持具有飞行批处理功能的编码器-解码器模型，为 AI 应用提供优化的推理。探索 NVIDIA GPU 上生成式 AI 的增强功能。 NVIDIA 宣布对其开源库 TensorRT-LLM 进行重大更新，现在包括对具有飞行批处理功能的编码器-解码器模型架构的支持。根据 ...

有人认为，只要LLM变得足够大，就会孕育出AGI。CoT(chain-of-thought)提示就是一个例证，它说明LLM可以将一个问题分成更小的步骤，方便解决，也可以让LLM分步解决问题，可惜的是CoT在小模型中表现不太好。 LLM模型的局限性，与大脑的“世界模型” OpenAI开发的o1模型 ...

最近从由大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人向如今该领域所定义的 Agent 系统或 Agentic AI 的转变，可以用一句老话来概括：“少说话，多做事。” 跟上进步的步伐可能会令人胆怯，尤其是当你已经在经营着现有业务。更不用说 AI 进步的速度之快和复杂性之高 ...

但我们仍然不清楚，如何将强大的推理和规划能力与LLM知识的广度结合起来。 「思维链」（CoT, chain of thought）是一个显著的进展。如果要求LLM提供 ...