通过SolverLearner的Prompt框架先归纳再演绎，让LLM推理能力提升到100%，加州大学和亚马逊最新

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4200字阅读  10分钟   长久以来，生成式AI领域一直存在一个争议：模型真的具备推理能力吗，它们是否真的理解任务 ？ 还是仅仅在进行复杂的模式匹配？最近，一项来自加州大学洛杉矶分校 和 亚马逊 的研究为这个问题提供了新的视角。研究团队提出了一个尖锐而又深刻的问题：在LLM推理中，究竟是演绎推理还是归纳推理更具挑战性？这个问题的答案可能会彻底改变我们对LLMs能力的认知。 研究的一个关键创新是提出了SolverLearner框架。这个框架的核心思想是： 1. 仅通过少量示例，让LLM学习输入-输出之间的映射函数。 2. 将学习到的函数封装在Python代码中。 3. 使用外部代码解释器执行这些函数，而不是依赖LLM本身进行推理。 图片由本人制作 根据 SolverLearner框架的核心思想，写一个Prompt框架可以得到一个Python算法，然后 ………………………………