本研究提出了推理边界框架++（RBF++），旨在解决思维链推理（CoT）在实际应用中的两个主要问题：缺乏可量化指标和评估不可测能力的方法。实验结果表明，该框架在跨模态场景中有效，促进了对推理边界和优化策略的理解。
AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇研究。提出推理边界框架（RBF），量化大型语言模型（LLMs）在思维链推理中的能力，并优化推理效率。实验验证推理边界的存在性与组合律，提出最短可接受推理路径（MARP）策略，显著提升模型性能。期望该框架推动LLMs在复杂推理任务中的发展。
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