【斯坦福博士论文】自动推理和大型语言模型的高效算法

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这篇论文探讨了自动化推理和大型语言模型（LLMs），通过创新算法研究如何提高这两个领域的效率和有效性 。论文由三个主要部分组成，每一部分都关注人工智能的不同但相互关联的方面。 在第一部分，论文深入探讨了自动化推理领域，该领域通过计算方法模仿人类的逻辑推理 。研究解决了该领域中的重大挑战，特别是随着问题复杂性的增加，计算需求呈指数级增长的情况。值得注意的是，这一部分强调了可满足性模理论（SMT）方面的进展，重点是提高在复杂性增加时的解决效率。论文通过探索理论组合、代数数据类型和序列，贡献了更高效的推理框架。 转到第二部分，焦点转向LLMs，它们在各种应用中变得至关重要，从内容生成到企业决策支持 。尽管LLMs功能强大，但由于巨大的计算资源需求和用户提示的多样性，实现这些模型的高效部署仍 ………………………………