万字长文：大语言模型复杂推理的自我进化机制

主要观点总结

本文综述了大语言模型（LLMs）在复杂推理方面的现有研究，从自我进化的视角分析了现有技术的分类与发展。文章讨论了数据进化、模型进化与自我进化之间的关系，并分析了自我进化在推理系统中的重要性。通过对比不同推理系统的自我进化策略与模式，包括独立进化、协作进化、对抗进化等，本文提出了未来研究的挑战和方向，包括增强任务多样性、开发更细致的奖励建模、平衡效率与有效性以确定最佳思维链进化，以及如何将自我进化推理应用于具身智能场景。最后，文章总结了现有类O1开源研究，并强调自我进化框架内的持续进化对于提升大语言模型复杂推理能力的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 数据进化与模型进化的关系

数据进化通过改进推理训练数据来提升模型性能，模型进化则通过优化模型模块来增强复杂推理能力。自我进化融合了数据与模型的进化，实现系统的持续增强。

关键观点2: 自我进化的重要性

自我进化是提升大语言模型复杂推理能力的关键，通过迭代训练实现性能持续提升。

关键观点3: 现有自我进化策略与模式

独立进化、协作进化、对抗进化等是现有推理系统中常用的自我进化策略，而推理器、评估器、后处理器等模块的协同进化则有望带来更大性能提升。

关键观点4: 未来研究的挑战和方向

包括增强任务多样性、开发更细致的奖励建模、平衡效率与有效性以确定最佳思维链进化，以及将自我进化推理应用于具身智能场景。

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