全面超越CoT！Meta田渊栋团队新作：连续思维链

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   新智元报道   编辑：alan 【新智元导读】 针对大语言模型的推理任务，近日，Meta田渊栋团队提出了一个新的范式：连续思维链，对比传统的CoT，性能更强，效率更高。 比思维链更厉害的方法是什么？ 答：连续思维链。 近日，Meta田渊栋团队提出了针对LLM推理任务的新范式：Coconut（ Chain of Continuous Thought）。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.06769 论文一作是来自UC San Diego的Shibo Hao，对于文章的爆火，田渊栋也发文感谢了「小天才」Tanishq Mathew Abraham的推荐。 注：Tanishq Mathew Abraham，19岁（去年）读完博士，目前是Stability AI的研究总监以及MedARC的创始人。 回到这篇文章，连续思维链是什么？ 小编在之前曾介绍过微软发明的「LLM语言」：让AI用模型的中间数据进行交流，不必转换成人类的语言，交互效率直接翻倍。 而在LLM的推理过程中，也是这么个情 ………………………………