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本文主要关注外部慢思考。在面对复杂问题时，人类往往会花费额外的时间思考和完善推理的中间过程，以提高准确性。外部慢思考受这一认知过程的启发，通过增加推理步骤来提升大语言模型的推理质量 [8]。例如，BoN（Best-of-N）方法会生成多个答案，并通过多数投票或排序等策略选出最优解 [9]。此外，更前沿的框架 如思维链（CoT）[10]、思维树（ToT）[11] 以及借鉴 AlphaGo [12] 蒙特卡洛树搜索（MCTS） 的方法，能够在树状结构中探索解答空间，寻找更优的答案 [13-14]。

这其中，第二到第四阶段，也被称为产业的“死亡之谷”。而科技概念验证要做的工作，一方面是评估科研成果是否能够商业化，另外需要考虑的，是如何能让科研成果商业化，让其避免陷入“死亡之谷”。

可以获得什么样的信息？当然，如果 token 流中涉及外部接口，我们可以获得更多信息。但是，如果不涉及外部工具，我们是否在利用免费午餐？我们指出不是这种情况，在 token 流进行过程中不需要涉及外部工具也能获得信息。流中的每个回合都可以有意义地增加更多信息，也就是说，我们可以将消耗更多的测试时计算视为从模型对最优解的后验近似 P (⋅|x,θ) 中采样的一种方式，其中每个回合 (或输出流中的 token) 都在改进这个近似。因此，显式地调整先前生成的 token 可以提供一种计算可行的方式，用固定大小的大语言模型来表征这个后验。

去年爱上晒太阳和散步后，多年来躺在心愿清单上的老大难之一“早睡早起”终于实现一大步。亲测白天多晒太阳和多待在户外，睡眠质量提升很多。