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思维链推理
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月14日
深度学习模型的训练并非完全可解释的过程，研究者经常在训练后评估中发现未被明确设计的能力，例如上下文学习、思维链推理、工具调用倾向等。
待验证50%
9月4日
评估大模型每任务成本需要同时考虑token单价和完成任务所消耗的token数量，思维链推理模型的输出token消耗可能增加数倍甚至数十倍
已验证65%
9月4日
业界应对幻觉的主要策略包括RAG、思维链推理（Chain-of-Thought）以及基于人类反馈的强化学习（RLHF），但尚无根本性解决方案
待验证50%
8月29日
涌现能力是指当模型规模突破某个阈值后突然出现的、在小规模模型中不存在的能力，例如思维链推理
已验证75%
全部知识事实 (5)
已验证
涌现能力是指当模型规模突破某个阈值后突然出现的、在小规模模型中不存在的能力，例如思维链推理
75%已验证任务规划过程通常借助思维链推理与任务分解实现，更先进的实现采用树状思维框架同时探索多条规划路径
75%已验证评估大模型每任务成本需要同时考虑token单价和完成任务所消耗的token数量，思维链推理模型的输出token消耗可能增加数倍甚至数十倍
65%待验证深度学习模型的训练并非完全可解释的过程，研究者经常在训练后评估中发现未被明确设计的能力，例如上下文学习、思维链推理、工具调用倾向等。
50%待验证业界应对幻觉的主要策略包括RAG、思维链推理（Chain-of-Thought）以及基于人类反馈的强化学习（RLHF），但尚无根本性解决方案
50%