重磅：用DSPy写最佳推理轨迹搜索DOTS，让LLM能动态推理 |乔治梅森大学和腾讯AI最新

文章预览

点击上方 蓝字 关注我 本文：7600字阅读  18分钟   有不少读者反映，静态提示词在很多AI应用中 的局限性非常大 ，尤其是需要面对需要深度推理的复杂任务时，即使用最先进的LLMs也常常显得力不从心。这不仅暴露了当前LLMs在推理能力上的短板，也为AI研究者们提出了一个迫切需要解决的挑战：如何让LLMs能够更加灵活、高效地进行动态推理？ 近日，来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS（Dynamic Optimal Trajectory Search）的创新方法，通过最佳推理轨迹搜索，显著提升LLMs的动态推理能力。这项研究不仅在理论上开创性地提出了动态推理的新范式，这种新的范式或许哪天也有LLM厂商捏进模型能成为新的一代O1 Advance版。作者给出了代码链接但还没有放出代码，我已经将其方法用DSPy成功解决了论文 ………………………………