Coconut:基于连续潜在空间推理,提升大语言模型推理能力的新方法
Coconut(连续思维链)提出了一种新的大语言模型推理范式,该范式在潜在空间中进行运算,利用模型隐藏层生成的连续思维状态取代传统的基于文本的推理方式。系统将这些状态以输入嵌入的形式反馈至模型,通过广度优先搜索方法同时探索多条推理路径,避免了单一路径推理的局限性。通过规避基于自然语言推理的固有效率瓶颈,Coconut在需要回溯的逻辑任务中展现出显著的性能优势,同时大幅降低了推理过程中的token消耗。
https://avoid.overfit.cn/post/e170c8c7a54a4c65ab3c2be83c399014
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
2023-01-15 YOLO家族系列模型的演变:从v1到v8(上)