选择/杂交/突变，DeepMind将自然选择引入LLM思维，实现心智进化

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机器之心报道 编辑：Panda 今天是个好日子，DeepSeek 与 Kimi 都更新了最新版的推理模型，吸引了广泛关注。与此同时，谷歌 DeepMind、加州大学圣地亚哥分校、阿尔伯塔大学的一篇新的研究论文也吸引了不少眼球，并直接冲上了 Hugging Face 每日论文榜第一（1 月 20 日）。 这篇论文题为《Evolving Deeper LLM Thinking》，可译为「进化式更深度 LLM 思维」，其中提出了一种进化搜索策略，可用于 scaling LLM 的推理时计算（inference time compute）。该方法被命名为 Mind Evolution，即心智进化。实验表明，在同等推理成本下，新方法的自然语言规划任务表现会显著优于 Best-of-N 和 Sequential Revision 等其它推理策略。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.09891 如何实现心智进化 Mind Evolution 采用了遗传搜索策略，并结合了一个 LLM 和定制的提示集，从而可以有效地搜索自然语言规划任务 ………………………………