标题：北航提出全新「内置CoT」方法，全面提升LLM推理/规划/执行能力

近日，北京航空航天大学的研究团队提出了一种全新的方法——内置CoT（Chain-of-Thought），以显著提升大型语言模型（LLM）的推理、规划和执行能力。这项研究为LLM领域带来了新的突破，有望在未来的人工智能应用中发挥重要作用。

一、研究背景与意义

当前，LLM在自然语言处理方面取得了显著进展，但它们在复杂任务中的表现仍然有限。为了使LLM更好地理解和解决复杂问题，研究者们一直在探索各种方法来提高其推理、规划和执行能力。此次北航提出的内置CoT方法，旨在通过模拟人类思维过程，使LLM具备更强的逻辑推理能力和问题解决能力。

二、内置CoT方法简介

内置CoT方法的核心思想是将人类解决问题时的思维过程内置于LLM中。具体来说，研究团队设计了一套规则，让LLM在处理问题时能够按照一定的逻辑顺序进行思考，从而提高其推理和规划能力。此外，内置CoT方法还通过引入一种新的训练机制，使LLM能够在实际应用中不断优化自身的推理和规划策略。

三、实验结果与展望

实验结果显示，采用内置CoT方法后，LLM在多个基准测试上的表现均有所提升，特别是在需要较高推理和规划能力的任务上，提升效果尤为明显。未来，研究团队计划进一步完善内置CoT方法，并将其应用于更广泛的场景中，以期实现更加智能化的人机交互体验。