迈向推理时代：大型语言模型的长链推理研究综述

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大模型智能｜分享 来源 | 专知 论文地址： https://arxiv.org/abs/2503.09567 近年来，大型语言模型（RLLMs）在推理领域取得了显著进展，例如OpenAI-O1和DeepSeek-R1，它们在数学和编程等复杂领域中展现了令人印象深刻的能力。其成功的一个核心因素在于长链推理（Long CoT）特性的应用，这种特性增强了模型的推理能力，使其能够解决复杂问题。然而，尽管取得了这些进展，目前仍缺乏对长链推理的全面综述，这限制了我们对其与传统短链推理（Short CoT）区别的理解，也使关于“过度思考”和“测试时间扩展”等问题的讨论更加复杂。本综述旨在填补这一空白，为长链推理提供一个统一的视角。 区分长链推理与短链推理 ：我们首先明确长链推理与短链推理的区别，并引入一种新的分类法来对当前的推理范式进行分类。 长链推理的核心特性 ：我们探讨长链推理 ………………………………