迈向System 2推理，100页论文硬核讲述Meta-CoT

斯坦福大学提出Meta-CoT框架，旨在通过显式建模生成特定思维链所需的底层推理过程，扩展传统CoT方法。该研究指出传统CoT难以处理复杂问题，因其未能捕捉真实的数据生成过程。Meta-CoT借鉴认知科学双过程理论，将复杂推理视为非线性、迭代性的潜在探索与验证过程。研究表明，顶尖模型如OpenAI的o1和DeepSeek-R1展现了与内部搜索过程一致的行为。此外，研究引入Big MATH项目并探索强化学习及搜索算法的应用，为开发更强大的大型语言模型提供具体方法。
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