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模仿、探索与自我提升：慢思考推理系统的再现报告
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SELF-DISCOVER是一个框架，使大型语言模型（LLMs）能够自我发现推理结构，从而解决复杂问题。其性能在多个基准上比链式推理（Chain of Thought）提升32%，计算需求减少10-40倍，且超越CoT-Self-Consistency超过20%。该推理结构在不同模型间具有普适性，类似于人类的推理模式。
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关键要点
- SELF-DISCOVER是一个框架，使大型语言模型（LLMs）能够自我发现推理结构。
- 在多个基准上，SELF-DISCOVER的性能比链式推理（CoT）提升32%。
- SELF-DISCOVER的计算需求减少10-40倍，超越CoT-Self-Consistency超过20%。
- 该推理结构在不同模型间具有普适性，类似于人类的推理模式。
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