（来源：上观新闻）
” 类似案例🇦🇬并非孤👨🏫例⬆🍆。当研究人员限制🎄模型只能生成极其⬛简短的内部思考时🇬🇭🧽，它的性能提升相🍙🤦♀️对有限；⬅而一旦放开限制🦁，让模型🧹在给出最终答📍🌀案前进🇮🇶行足够长篇幅🇬🇬的深度反🏰❇思，它在各项复🥥⛽杂推理任务上的正🐙⛎确率就会像攀◽登阶梯😳🙅♂️一样稳步上涨ℹ🙅。“时下爆火的🇨🇺‘OPC’模🔝式，即🇪🇦🇦🇲通过大量‘数🔵🙎字员工🐷’替代人工，实⛹️♀️👨👨👧现少人化、📯🤖无人化⌛💻生产，可以为保障🤮粮食安全♒👳♀️、应对农村老龄化🦐💇♂️提供一条🇵🇸可触及的技术路径🤙✖。研究发现💽，在高成本运📷🇭🇲行中，约 50🦝% 的文件查👨🌾😮看和文件修改🙍♂️操作是重复的🔡——也🆘🇧🇧就是说，✡🤼♀️Age⏰nt 在反👩🦰🚧复读同🚟一个文件、反复🚖🤦♂️改同一行🕳代码，像一个人在📫房间里转▶圈，越转越晕😫，越晕👲🥊越转🧞♂️。
Q&A💐🇱🇨 Q1：Qu📶iet-S🔳🐔TaR技术的🌔◾核心作用🇰🇪☕是什么？ A：🥀🕎Quiet-⚓🐶STaR🕷🌨技术的核⏫🕙心作用是⚠教会人工智能语言🐝模型在给出💇♂️👨❤️💋👨最终回答或🥇预测下一个💬🤾♂️词之前，先在🧕后台悄悄生成🆎🥏一段内部的推理◾过程⚽📴。目前，几乎所🍉🇹🇹有主流 Ag😹⚱ent 框架😗都缺乏📊🚳这种机制📉。
