主要的子任务分解方式包括：思维链自洽性思维链、思维树TOT（。 1.1 思维链维链的全称是当我们对要求「，会发现会把问题分解成多个步骤，一步一步思考和解决，能使得输出的结果更加准确。这就是思维链，一种线性思维方式。 思维链适用的场景很多，包括各种推理任务，比如：数学问题、尝试推理、符号操作等。思维链方法的好处在于，不用对模型进行训练和微调 在下图的案例中，通过引导大模型先对问题进行拆解，再进行解答。其效果要。
远远好于直接询问
洽性 所谓自洽性，是指一种为同一问题，生成多个不同的思维链，并对模型进行训练从中挑选出最合适的答案的方法。一个出现错误的概率比较大，我们可以让大模型进行发散，尝试通过多种思路来解决问题，然后投票选择出最佳答案，这就是自洽性。 这种方法特别适用于需要连续推理的复杂任务，例如思维链提示法。它在多个评估标准上显著提升了提示的效果，如在上提升了在上提升了，在A上提升了。 1.3 思维树TOT 思维。
是对思维链的进一步扩展，在思
维链的每一步，推理出多个分支，拓扑展开成一棵思维树。使用启发式方法评估每个推理分支对问题解决的贡献。选择搜索算法，使用广度优先搜索）或深度优先搜索）等算法来探索思维树，并进行前瞻和回溯。 2. 中级推理框架： & 初级推理框架的优势是简单，但缺点是缺少可控性，我们很难约束和控制大模型朝哪个方向推理。当推理方向存在错误时，也缺少纠错机制。 因此，以和Self 为代表的推理框架，更主张约束大模型的推理方向，并根据环境反馈进行推理纠错。 通过结合语言模型中的推理）和行动）来解决多样化。
作为扩大品牌知名度和影响力的一种方式，多渠道营 whatsapp 号码数据 销通过各种渠道吸引客户。多渠道营销已成为商业沟通中的一股主要力量，提供直接和即时的客户互动。精确的数字信息对于定制、有针对性的方法至关重要。组织可以通过及时响应和个性化消息来加强客户关系。
的语言推理和决策任务，因此
提供了一种更易于人类理解、诊断和控制的 在迪拜设立公司 – 概述 决策和推理过程。 它的典型流程如下图所示，可以用一个有趣的循环来描述：思考→ 行动）→ 观察，简称循环。 思考（：面对一个问题，我们需要进行深入的思考。这个思考过程是关于如何定义问题。 行动：确定了思考的方向后，接下来就是行动的时刻。根据我们的思考，采取相应的措施或执行特定的任务，以期望推动问题向解决的方向发展。 观察）：行动之后，我们必须仔细观察结果。这一步是检验我们的行动是否有效，是否接近了问题的。
答案如果观察到的结果并
不匹配我们预期的答案，那么就需要回到 电话号码 sa 思考阶段，重新审视问题和行动计划。这样，我们就开始了新一轮的TAO循环，直到找到问题的解决方案。 关于的更多原理和实践，可参考《AI大模型实战篇 设计模式 – 法的本质是先计划再执行，即先把用户的问题分解成一个个的子任务，然后再执行各个子任务，并根据执行情况调整计划。 相比，最大的不同就是加入机制，其架构上包含规划器、执行器和重规划器： 规划器负责让 生。
成一个多步计划来完成一个大
任务，在实际运行中，负责第一次生成计划； 执行器接收规划中的步骤，并调用一个或多个工具来完成该任务； 重规划器负责根据实际的执行情况和信息反馈来调整计划 关于的更多原理和实践，可参考《AI大模型实战篇：AI 设计模式 – & 2.3 S这种方法的核心是一个自发现过程，它允许大型语言模型在没有明确标签的情况下，自主地从多个原子推理模块（如批判性思维和逐步思考）中选择，并将其组合成一个推理结构。
含两个主要阶段，如下图所示： 阶
段一：自发现特定任务的推理结构 包含三个主要动作：选择、适应和实施。 选择：在这个阶段，模型从一组原子推理模块中选择对于解决特定任务有用的模块。模型通过一个元提示来引导选择过程，这个元提示结合了任务示例和原子模块描述。选择过程的目标是确定哪些推理模块对于解决任务是有助的。 适应：一旦选定了相关的推理模块，下一步是调整这些模块的描述使其更适合当前任务。这个过程将一般性的推理模块描述，转化为更具体的任务相关描述。例如对于算术问题，“分解问题”的模块可能被调整为“按顺序计算每个。
算术操作同样，这个过程使用
元提示和模型来生成适应任务的推理模块描述。 实施：在适应了推理模块之后，Se框架将这些适应后的推理模块描述转化为一个结构化的可执行计划。这个计划以键值对的形式呈现，类似，以便于模型理解和执行。这个过程不仅包括元提示，还包括一个人类编写的推理结构示例，帮助模型更好地将自然语言转化为结构化的推理计划。 阶段二：应用推理结构 完成阶段一之后，模型将拥有一个专门为当前任务定制的推理结构。
解决问题的实例时模型只需
遵循这个结构，逐步填中的值，直到得出最终答案。 关于更多原理和实践，可参考《AI大模型实战篇：框架，万万想不到Agent还能这样推理 3. 高级推理框架，和LATS 大模型经过初级和中级推理框架的优化后，能准确地处理一些相对简单的问题，但是在处理复杂的推理任务时，仍然会显得力不从心。 因此，高级推理框架的核心主张就是，通过强化学习技术进行训练，专门用于思考链条更长、反思环节更多的复杂推理任务。
的本质是强化学习，完整的
框架由三个部分组成： 参与者）：根据状态观测量生成文本和动作。参与者在环境中采取行动并接受观察结果，从而形成轨迹。 评估者）：对参与者的输出进行评价。具体来说，它将生成的轨迹（也被称作短期记忆）作为输入并输出奖励分数。根据人物的不同，使用不同的奖励函数（决策任务使用LLM和基于规则的启发式奖励）。 自我反思：这个角色由大语言模型承担，能够为未来的试验提供宝贵的反馈。自我反思模型利。
用奖励信号、当前轨迹和其持久记忆生成具体且相关的反馈，并存储在记忆组件中。Agent会利用这些经验（存储在长期记忆中）来快速改进决策。 因此，模式非常适合以下情况： 大模型需要从尝试和错误中学习：自我反思旨在通过反思过去的错误并将这些知识纳入未来的决策来帮助智能体提高表现。这非常适合大模型需要通过反复试验来学习的任务，例如决策、推理和编程。 传统的强化学习方法失效：传统的强化学习（RL）方法通常需要大量的训练。
数据和昂贵的模型微调。自我反思提供了一种轻量级替代方案，不需要微调底层语言模型，从而使其在数据和计算资源方面更加高效。 需要细致入微的反馈：自我反思利用语言反馈，这比传统强化学习中使用的标量奖励更加细致和具体。这让大模型能够更好地了解自己的错误，并在后续的试验中做出更有针对性的改进。 后续，风叔也会专门写一篇文章来详细介绍框架。能是目前最强的推理框架 。
