【新智元导读】OctoTools通过标准化工具卡和规划器，帮助LLMs高效完成复杂任务，无需额外训练。在16个任务中表现优异，比其他方法平均准确率高出9.3%，尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。大型语言模型（LLMs）目前仍然很难处理需要多步骤推理、特定领域知识或外部工具集成的复杂任务，有研究工作探索了使用预先构建的...
在16个任务中表现优异,比其他方法平均准确率高出9.3%,尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。 大型语言模型(LLMs)目前仍然很难处理需要多步骤推理、特定领域知识或外部工具集成的复杂任务,有研究工作探索了使用预先构建的外部工具来增强LLMs处理复杂任务的能力,但这些方法需要对模型进行微调或额外训练以实现工具的集成,...
推理是各种智力活动的核心,尽管大型语言模型(LLM)的性能在不断提高,但其在推理任务上的表现仍然有限。推理过程和机制尚不完全理解,但关键要素包括路径探索、选择相关知识以及多步推理。这些问题通过组合这些要素得到解决。 在本文中,作者提出一个关注推理能力特定方面的基准:直接评估多步推理。 为此,作者设计了一个特殊...
单步推理（Single-Step Reasoning）：评估下一个组件的旋转状态、装配位置，以及装配后的下一步状态和所需组件。多步推理（Multi-Step Reasoning）：推理装配过程中的中间状态、整体装配顺序，以及识别不符合顺序的异常状态。整体任务设置覆盖从基础感知到多步决策，具有高度结构性、序列依赖性与空间多样性。同时，图像...
一篇有意思的 Reasoning LLM 的文章,发布于 2025 年 2 月(arxiv 预印版),提出了「隐式多步推理」模式,让小参数 LLM 可在内部空间反复迭代(循环体不同深度块之间的参数是共享的,就像RNN那样),如同「脑内循环」般持续思考,大幅提升复杂任务推理表现。相比显式 CoT,无需长上下文与特殊标注数据,能在测试时灵活...
2.3 分步强化学习多步推理 3. 实验与结果 3.1 主要实验结果 3.2 关键发现 4. 讨论与未来方向 5. 结论 在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)已经展现出令人惊叹的能力,从流畅的对话到复杂的文本生成,它们正在改变我们与技术互动的方式。然而,当面对需要多步推理和工具使用的复杂任务时,这些模型的表现往往不尽如人意...
为了应对这些挑战,南加州大学的研究人员提出了一种全新的时间序列推理范式——TS-Reasoner:利用大型语言模型的上下文学习和推理能力,将复杂的时间序列任务分解为结构化的多步推理过程,实现对复杂问题的高效解决。 论文地址:https://arxiv.org/p...
在16个任务中表现优异,比其他方法平均准确率高出9.3%,尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。 大型语言模型(LLMs)目前仍然很难处理需要多步骤推理、特定领域知识或外部工具集成的复杂任务,有研究工作探索了使用预先构建的外部工具来增强LLMs处理复杂任务的能力,但这些方法需要对模型进行微调或额外训练以实现工具的集成...
【新智元导读】TS-Reasoner是一个创新的多步推理框架,结合了大型语言模型的上下文学习和推理能力,通过程序化多步推理、模块化设计、自定义模块生成和多领域数据集评估,有效提高了复杂时间序列任务的推理能力和准确性。实验结果表明,TS-Reasoner在金融决策、能源负载预测和因果关系挖掘等多个任务上,相较于现有方法具有显著...