主要观点总结
本文主要报道了关于CoT（Chain of Thought）在AI领域的讨论和争议。谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou提出CoT可以让Transformer推理无极限的观点，引发了社区的热议。文章介绍了CoT在LLM（大型语言模型）中的应用，及其与Transformer模型的结合，探讨了CoT的潜力与局限性，以及它如何影响AI的未来发展。
关键观点总结
关键观点1: CoT成为热议话题
由于OpenAI的o1模型成功应用CoT实现了通用复杂推理能力，引发广泛关注与讨论。
关键观点2: Denny Zhou提出革命性观点
Denny Zhou提出CoT可以使Transformer解决任何问题，没有限制，引发了热议。
关键观点3: CoT在LLM中的应用
CoT被应用于LLM中，使得LLM展现出强大的推理能力，甚至发展出类人情感。
关键观点4: 社区对CoT的不同看法
虽然许多人看好CoT的潜力，但也有研究者对其作用提出质疑，认为它可能被过度夸大。
关键观点5: CoT的局限性与挑战
虽然CoT带来了许多新的可能性，但其在实际应用中的局限性以及面临的挑战也被广泛讨论。
文章预览
新智元报道 编辑：编辑部 HXZ 【新智元导读】 随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？ 随着OpenAI o1的爆火，最近CoT也成了圈内热议的高频词。 靠着CoT的强力加持，o1直接在LLM领域首次实现了通用复杂推理能力，俨然是AI发展新范式的开端。 许多人惊呼：莫非CoT就是通往AGI的正确路径？ 而且，o1这种慢思考模式不仅帮助LLM做数学和符号推理，甚至，还让LLM发展出了类人情感！ 最近，斯坦福等机构学者发文证实：LLM在情感方面表现出的认知和推理比人类还像人类，背后最大贡献者竟然就是CoT。 就在这几天，风口浪尖上的CoT，又让AI社区掀起了一场风波。 谷歌DeepMind首席科学家称
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