待验证50% 置信事实精确时间
现代大推理模型（LRM）采用归纳范式，先推断出产生答案的程序或指令序列，再执行得到结果，预测的是通往答案的自然语言程序/推理链
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/6
首次发现
来源
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相关事实
待验证LLM 工具将思维链输出到 stderr、将最终响应输出到 stdout，使得推理过程可实时显示而结构化结果流入下游工具76% 相似待验证该方法的核心思想是当LLM给出答案和解释后，从原始输入中移除解释中未提及的概念，用精简版输入重新查询模型76% 相似待验证ReAct的核心思想是让LLM在生成行动之前先进行显式推理，并将执行结果作为观察反馈回模型形成闭环75% 相似已验证现代LLM通过指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）获得了规划、推理和工具使用能力75% 相似待验证现代推理模型普遍采用RLHF或其变体RLAIF进行对齐训练，模型在训练中学会何时停止推理、何时输出答案75% 相似
引用此条事实
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