定的任务以期望推动问题向解


的措施或执行特决的方向发展。 观察i行动之后我们必须仔细观察结果。这步是检验我们的行动是否有效是否接近了问题的答案。 如果观察到的结果并不匹配我们预期的答案那么就需要回到思考阶段重新审视问题和行动计划。这样我们就开始了新轮

的循环直到找到问题的解决方案

于的更多原理和实践可参考《模型实战篇 设计模式    方法的本质是先计划再执行即先把用户的问题分解成个个的子任务然后再执行各个子任务并根据执行情况调整计划。 相比最的不同就是加入了和机制其架构上包含

规划器执行器和重规划器 规划器负责让  生 香港电邮清单 成个多步计划来完成个任务在实际运行中负责第次生成计划; 执行器接收规划中的步骤并调用个或多个工具来完成该任务; 重规划器负责根据实际的执行情况和信息反馈来调整计划 于 的更多原理和实践可参考《模型实战篇 设计模式 –  》 i 这种方法的核心是个自发现过

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程它允许型语言模型在没有明确标签的情 第二名的9.37%。同时,Wind数据显示, 况下自主地从多个原子推理模块如批判性思维和逐步思考中选择并将其组合成个推理结构。 -i框架包含两个主要阶段如下图所示 阶段自发现特定任务的推理结构 包含个主要动作选择适应和实施I。 选择在这个阶段模型从组原子推理模块中选择对于解决特定任务有用的模块。模型通过个元提示来引导选择过程这个元提示结合了任务示例和原子模块描述。选择过程的目标是确定哪些推理模块对于解决任务是有助的。 适应旦

选定了相的推理模块下步是调整

这些模块的描述使其更适合当前任务。这个过 买入铅 程将般性的推理模块描述转化为更具体的任务相描述。例如对于算术问题“分解问题”的模块可能被调整为“按顺序计算每个算术操作”。同样这个过程使用元提示和模型来生成适应任务的推理模块描述。 实施在适应了推理模块之后-i框架将这些适应后的推理模块描述转化为个结构化

的可执行计划。这个计划以键值对的形式呈现类似于J以便于模型理解和执行。这个过程不仅包括元提示还包括个类编写的推理结构示例帮助模型更好地将自然语言转化为结构化的推理计划。 阶段应用推理结构 完成阶段之后模型将拥有个专门为当前任务定

制的推理结构。在解决问题的实例时模型只需遵循这个结构逐步填充J中的值直到得出最终答案。 于 i的更多原理和实践可参考《模型实战篇 i框架万万想不到还能这样推理》高级推理框架i和 模型经过初级和中级推理框架的优化后能准确地处理些相对简单的问题但是在处理复杂的推理任务时仍然会显得力不从心。 因此高级推理框架的核心主张就是通过强化学习技术进行训练专门用于思考链条更长反思环节更多的复杂推理任务。i i的本质是强化学习完整的i框架由个部分组成 参与者根据状态观测量生成文本和动作。参与者在环境中采取行动并接受观察结果从而形成轨迹。 评估者