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        NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化與提升思維鏈的推理能力邊界?

        AIGC動態(tài)6個月前發(fā)布 機器之心
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        NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化與提升思維鏈的推理能力邊界?

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        原標(biāo)題:NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化與提升思維鏈的推理能力邊界?
        關(guān)鍵字:邊界,模型,任務(wù),能力,研究者
        文章來源:機器之心
        內(nèi)容字數(shù):0字

        內(nèi)容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇工作已被 NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)2024 會議接收,并被評為 Oral Presentation (72/4553) 。該文章的第一作者陳麒光,目前就讀于哈工大賽爾實驗室。他的主要研究方向包括大模型思維鏈、跨語言大模型等。
        該研究主要提出了推理邊界框架(Reasoning Boundary Framework, RBF),首次嘗試量化并優(yōu)化思維鏈推理能力。論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2410.05695
        代碼地址:https://github.com/LightChen233/reasoning-boundary
        1. 大型語言模型(


        原文鏈接:NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化與提升思維鏈的推理能力邊界?

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