本研究提出了GVM-RAFT动态样本分配策略，以解决大语言模型中链式思维推理训练的梯度估计效率低下问题。该方法在数学推理实验中实现了2-4倍的速度提升和显著的准确性改进，展示了在强化学习中的应用潜力。

该文全面调查了链式思维推理的认知过程，包括思维推理方式、结构变体和增强思维推理等方面。同时，讨论了该领域的挑战和未来方向，为研究者提供了宝贵资源。

该文章调查了链式思维推理在人工智能和自然语言处理领域的研究现状，包括思维推理方式、结构变体和增强思维推理，以及前沿应用和面临的挑战和未来方向。