北大校友翁荔最新博客：Why We Think

本文回顾了近期在如何有效利用测试时计算（即「思考时间」）及其作用机制方面的研究进展，旨在让模型「思考得更久」这一目标可以从多个角度得到合理动机支持。文章探讨了思维链（CoT）和测试时计算等策略的优化，以及它们在大语言模型中的应用，特别是在复杂逻辑推理、长文本理解、数学问题求解以及代码生成与调试等高级认知任务上的性能提升。文章还讨论了强化学习在提升语言模型推理能力方面的应用，以及如何通过自我修正和外部工具的使用来进一步提升模型性能。最后，文章提出了关于测试时计算和思维链推理的开放性研究问题，呼吁进一步研究以改进并深入理解模型如何思考以及为什么思考。