Transformer推理天花板被谷歌打破？DeepMind首席科学家亮出84页PPT，却遭LeCu...

主要观点总结

本文主要报道了关于CoT（Chain of Thought）在AI领域的讨论和争议。谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou提出CoT可以让Transformer推理无极限的观点，引发了社区的热议。文章介绍了CoT在LLM（大型语言模型）中的应用，及其与Transformer模型的结合，探讨了CoT的潜力与局限性，以及它如何影响AI的未来发展。

关键观点总结

关键观点1: CoT成为热议话题

由于OpenAI的o1模型成功应用CoT实现了通用复杂推理能力，引发广泛关注与讨论。

关键观点2: Denny Zhou提出革命性观点

Denny Zhou提出CoT可以使Transformer解决任何问题，没有限制，引发了热议。

关键观点3: CoT在LLM中的应用

CoT被应用于LLM中，使得LLM展现出强大的推理能力，甚至发展出类人情感。

关键观点4: 社区对CoT的不同看法

虽然许多人看好CoT的潜力，但也有研究者对其作用提出质疑，认为它可能被过度夸大。

关键观点5: CoT的局限性与挑战

虽然CoT带来了许多新的可能性，但其在实际应用中的局限性以及面临的挑战也被广泛讨论。

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