为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考

主要观点总结

本文深度解析了腾讯混元最新发布的SEAT自适应并行扩展推理框架，该框架旨在让大模型能够更有效地进行复杂推理任务。文章介绍了SEAT框架的核心理念，包括其如何融合顺序和并行扩展范式的优势，通过多轮并行推理和语义熵导航来实现深度思考的大模型从“单引擎飞艇”升级为“多发并联的星际火箭”。文章还详细阐述了SEAT框架的两大核心组件：并行推理和语义熵导航，以及它们在实际应用中的效果。最后，文章提到SEAT框架强调在扩展路径中引入“控制”和“引导”的策略，为复杂语境下的推理提供了一种新的路径选择。

关键观点总结

关键观点1: SEAT框架的核心思想

融合顺序和并行扩展范式的优势，通过多轮并行推理和语义熵导航，实现大模型的深度思考。

关键观点2: 并行推理的优势

增加推理路径的“广度”来扩展计算，通过N x M的并行推理框架，让模型同时进行多条推理路径的探索。

关键观点3: 语义熵导航的作用

利用语义熵作为判断指标，实现模型的智能导航，知道何时停止计算，给出答案。

关键观点4: SEAT框架的实用效果

通过实验证明，SEAT框架可以显著提高大模型在复杂推理任务上的表现，且具有良好的通用性，可以应用于不同的模型。

关键观点5: SEAT框架强调的“控制”和“引导”策略

在扩展路径中引入控制和引导策略，提高大模型在长链条、复杂语境下的推理质量。

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