自动调整推理链长度，SCoT来了！为激发推理能力研究还提出了一个新架构

研究人员提出SCoT（自结构化推理链）及全过程框架AtomThink，通过将推理过程分解为最小语义单元并动态生成适配问题复杂度的推理结构，解决了现有方法在推理多样性和效率上的不足。实验显示，AtomThink显著提升了基线模型在多个数据集上的准确率（最高达10.9%），同时在数据利用效率和推理效率上表现出显著优势。此外，研究还揭示了多模态模型在不同推理能力上的分布特征，并提出一种新评估方式以优化推理初期质量控制，为未来工作提供重要参考。
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