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10倍加速化学推理大模型，Haven团队在隐空间思考分子式，碾压显示CoT
论文标题:LatentChem: From Textual CoT to Latent Thinking in Chemical Reasoning。
大模型思维链(CoT)全新升级，多链元推理(MCR)显著提升LLM推理能力
最近一段时间我们看到，大型语言模型（LLMs）例如ChatGPT、GPT-4以及谷歌最新提出的PaLM 2都可以完成一些数学计算问题。一般来说，人类在解决复杂的数学问题时需要进行多步的逻辑推理过程，需要先将复杂的问题进行拆分，有时还需要将上一步得到的结论作为假设推出下一步的结果。
让大模型精准「看图」：NV-CoT用连续坐标重构视觉思维链
相对 DeepEyes，NV-CoT 在 MMMU-Pro、ChartQA 与 OCRBenchv2 上分别提高 2.1、2.6 和 1.5 分，并在目标定位和计数任务上取得提升。
浙大团队提出CoT-Bridge，显著提升数学推理性能
本文的共同第一作者是徐皓雷和颜聿辰。徐皓雷是浙江大学的一年级硕士生，主要研究兴趣集中在大模型推理和可解释性研究；颜聿辰是浙江大学博士三年级研究生，主要研究兴趣集中在大模型推理和智能体。本文通讯作者是浙江大学鲁伟明教授和沈永亮研究员。
想要彻底理解思维链（CoT），请看此篇！
随着人工智能语言模型的不断进步，如何引导它们提供更透明、逻辑性强、可验证的输出成为了一个重要课题。思维链（Chain of Thought，简称CoT）作为一种Prompt提示技术，通过模拟人类解决问题的逐步思考过程，显著提升了模型在复杂任务中的表现。
NeurIPS 2026 Oral｜让大模型精准「看图」：NV-CoT用连续坐标重构视觉思维链
来源：市场资讯（来源：机器之心）一张高清照片中，远处的手提包是什么颜色？一页票据里，某项费用到底是多少？面对这些问题，多模态大模型常常需要先找到相关区域，再放大查看。但如果第一步就框错了位置，后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。
o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
更爽的是:推理阶段零额外开销，但效果却很猛:在 GPT-2 上相对 supervised CoT +2.1%、相对 Coconut +8.2%、相对 CODI +4.3%，在更大的 LLaMA上也能稳定带来 +1.5%~+9.0% 的提升，并且在 8–16 个隐式 token 这种 “前人容易崩” 的设置下依然稳得住。