防御式链式思维（Chain-of-Defensive-Thought） 该方法通过引入结构化、防御性的推理示例，提高大语言模型在面对被污染或误导信息时的稳健性。
并提出了让多模态大模型打破常规思维思考（Think Outside the Box）的训练方法Creative Leap-of-Thought (CLoT)。 什么是“大喜利”创新响应游戏？...首先展示的是在本文方法CLoT前后的创新响应对比： 接下来是一些精彩的模型响应合集： 激发创造力的思维方式Leap-of-Thought (LoT) 如下图（左）所示，传统的链式思考（Chain-of-Thought...如下图（右）所示，本文探索了一种新的非顺序、创造性思维范式——跳跃思维Leap-of-Thought（LoT）。这种范式涉及到思考关联性和知识跳跃。远距离的思考也被认为是联想。
CTC/Attention方法嵌入到Transformer结构中实现在线端到端的流式语音识别架构 基于人工反向修正数据的差异学习 利用一种基于多属性邻近度的方法从可比较的新闻语料库中挖掘事件 Skip-Thought...Skip-Thought向量 论文名称：Skip-Thought Vectors 作者：RyanKiros /YukunZhu /RuslanSalakhutdinov 发表时间：2015/6/22 论文链接...：https://arxiv.org/pdf/1506.06726v1.pdf 推荐原因 skip-thought利用前后语句之间的关联性来学句子的embedding.
这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】, 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适...以下按照文章让人眼前一亮的程度从小到大排序 Trim/Rethink skip-thought 【Ref1/2】是同一个作者的a/b篇对skip-thought模型的一些细节进行调整，并在benchmark...里拿到了和skip-thought不相上下的结果。...感兴趣的望过来 Github-Embedding-skip_thought Trim算是对skip-thought进行了瘦身，想要提速？看下面?...既然提到正负样本，那skip-thought的正负样本是什么呢？
outperforms Zero-shot-CoT prompting across all datasets, is comparable to or exceeds Zero-shot-Program-of-Thought
但O1之后，思维链一个简单但之前都没进入视野的特征引起了大家的注意，那就是思考的长度对推理效果的影响，更准确来说是通过哪些思考步骤来有效延长思维长度对推理的影响...
解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs...起源：CoT技术的概念是在Google的论文“Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”中被首次提出。...自动构建CoT 《Automatic chain of thought prompting in large language models》 上面提到的方法是基于人工构造CoT，那我们能否让模型自己来生成...CoT中示例顺序的影响 《Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models》 尽管CoT是ICL的一种特殊形式，...4.Reference Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models Large language models
多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）通过整合文本、图像、视频等多模态数据，结合逻辑推理与深度学习技术，在医疗领域展现出强大的应用潜力。
4.22 晚 Thought 以前理解不了为什么有人喜欢喝酒，刚突然觉得可能和我喜欢熬夜差不多吧，明明对身体不好，也会觉得身体不舒服，可还是不自觉的晚睡。...，而是对原则的丰富” 我辈楷模，偶尔拿出来看看，勉励自己要做一名真正的博士：https://mp.weixin.qq.com/s/SuP2RSDEel1YAV7yFM2IjQ 4.16 午 Thought...战斗者无惧，自律者恒强 4.14 午 Relax 空巢老师与留守学生 4.10 晚 Thought ?...4.5 晚 Thought 与镜面平行产生左右镜像，与镜面垂直产生上下镜像。...——今日份奇奇怪怪的思考 4.4 晚 Thought 如果不能被好好理解，孤独就是自由 ——张总 4.1 晚 Life 睡前跑上代码才安心，不然总觉得这觉睡的不值（狗头）
1.28 下午 Thought 看了部很好的番。...星野裕Peco 月本诚Smile 1.21 凌晨 Thought 技术和画工一样，是门手艺，掌握了手艺可以成为匠人，但是有想做的想表达的东西，才可能成为艺术家。找到自己与众不同的地方。...1.20 凌晨 Thought 有四五年时间去名校，如果可以让我选的话，比起读研读博，我其实宁愿再上一次大学。如果有人采访问对大学生活满意吗，我肯定说非常不满意。...以上简短版：我怎么这么菜啊… 1.18 午 Thought 希望每家做产品的公司都能给出同类型产品的横向对比，毕竟自家是对自己产品定位最清楚的，优化消费者的购物体验也是传达品牌自信和品牌信誉的关键。...窗外日光弹指过，席间花影坐前移 1.16 晚 Relax and Thought Your browser does not support the video tag.
大语言模型的预训练6：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在 2017-2019...定义 思维链 (Chain-of-thought，CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large
今天分享的是北京大学、加州大学伯克利分校和斯坦福大学联合发表的一篇文章：思维缓冲器 Buffer of Thought：大语言模型的推理增强新方法 论文题目：Buffer of Thoughts: Thought-Augmented...Language Models 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.04271 代码地址：https://github.com/YangLing0818/buffer-of-thought-llm
Philosopher Thread[Thread-4,5,main] has thought 10 times Philosopher Thread[Thread-1,5,main] has thought...] has thought 10 times Philosopher Thread[Thread-2,5,main] has thought 10 times ........] has thought 710 times Philosopher Thread[Thread-2,5,main] has thought 710 times Philosopher Thread[...Thread[Thread-1,5,main] has thought 720 times Philosopher Thread[Thread-2,5,main] has thought 720 times...,main] has thought 21570 times Philosopher Thread[Thread-3,5,main] has thought 28430 times Philosopher
=============== math --- idx:1 tool: math args:{'problem':'3*(4+5)/0.5 + 3245 + 8'} dependencies:[] thought...--- math --- idx:2 tool: math args:{'problem':'((3*(4+5)/0.5 + 3245) + 8) / 100'} dependencies:[] thought...:None --- math --- idx:3 tool: math args:{'problem':'32 / 4.23'} dependencies:[] thought:None --- math...--- idx:4 tool: math args:{'problem':'32 * 4.23'} dependencies:[] thought:None --- math --- idx:5 tool...:None --- --- idx:8 tool: join args:() dependencies:[1,2,3,4,5,6,7] thought:None --- We can convert
Wanger wanger = new Wanger(30); Wanger.Thought thought = wanger.getThought(); thought.know...(); // 输出：秃顶程序员的年龄30 // 使用.new的形式创建内部类对象 Wanger.Thought thought1 = wanger.new...Thought(); thought1.know(); } } 程序清单1-1要表达什么意思呢？...我读书不多，但特别爱思考，于是我就给自己创建了一个会思考的内部类Thought。 从程序清单1-1可以看得出，尽管Thought是内部类，但可以访问外部类Wanger的私有成员变量age。....new创建wanger.new Thought()。
Wanger wanger = new Wanger(29); Wanger.Thought thought = wanger.getThought(); thought.know...(); // 输出：沉默王二的年龄29 // 使用.new的形式创建内部类对象 Wanger.Thought thought1 = wanger.new Thought...(); thought1.know(); } } 程序清单1-1要表达什么意思呢？...我读书不多，但特别爱思考，于是我就给自己创建了一个会思考的内部类Thought。 从程序清单1-1可以看得出，尽管Thought是内部类，但可以访问外部类Wanger的私有成员变量age。....new创建wanger.new Thought()。
了 解大模型思维链（Chain-of-Thought）技术 解释大模型思维链技术的基本概念和原理 大模型思维链技术是一种基于人工智能的方法，旨在模拟人类思维的连贯性和逻辑性。...思维环节（Thought Units）：思维环节是模型生成的一系列相关的思考片段，它们相互关联且具有逻辑性。
Thought Generation：通过提示模型阐述推理过程来解决问题，如Chain - of - Thought (CoT) Prompting（包括Zero - Shot - CoT、Step -...Back Prompting、Analogical Prompting、Thread - of - Thought (ThoT) Prompting、Tabular Chain - of - Thought...Thought Generation：重点是促使模型生成推理步骤的技术，如Chain - of - Thought (CoT) Prompting及其各种变体，通过让模型展示推理过程，提高其在解决问题和推理任务中的表现...Chain - of - Thought (CoT)扩展到多语言设置： XLT (Cross - Lingual Thought) Prompting（跨语言思维提示）：利用包含六个单独指令的提示模板，...，创建子问题并解决它们以获得最终响应； Multimodal Graph - of - Thought（多模态思维图）将Graph - of - Thought扩展到多模态，使用两步推理和回答过程。
所以step方法最多运行6次，每次运行都会得到Thought，Action和Observe。...3.4 Thought 首先设定scratchpad为Thought 1，然后调用prompt_agent()方法，build_agent_prompt我们在3.1节有提到过，构造提示词并填充所需字段比如...LLM会根据Prompt对问题进行针对性推理，即根据问题推断出应采取何种行动，并提供Thought的推理结果。...接下来，我们将Thought与Prompt结合再次输入LLM，LLM将基于此进行进一步推理，确定应采取何种行动，从而对Thought中的想法进行总结提炼，决定是执行Search、Lookup还是Finish...在Observation阶段，我们会获取工具返回的结果，再次进入Thought以便确定是否找到了问题的答案。
3.3 基于Encoder-decoder的Skip-Thought Vectors 2015年发表的论文Skip-Thought Vectors提出了Skip-Thought模型用于得到句子向量表示Skip-Thought...SDAE模型相较于Skip-Thought的优点是只需要输入单个句子，即不要求句子所在的文本是有序的，而Skip-Thought的输入必须是三个有序的句子。...Skip-Thought，FastSent和Quick-Thought都是基于句子连贯性设计任务： 基于encoder-decoder的Skip-Thought模型最复杂，在监督类型评测上比FastSent...Quick-Thought作为一个最新的模型，其复杂度介于FastSent和Skip-Thought之间，但在大多数任务上的效果比其他两个模型都好。...相较于Skip-Thought，FastSent和Quick-Thought，SDAE模型与利用n-grams的Sent2Vec模型的优点是只需要输入单个句子。
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