（来源：上观新闻）
一个典型的高👦🎡分样本来自Re🧁💰fSpatia🍌l，内容是这🦌🕑样的：🧮🌚"你站在坐🧹⏯标（0.8🇻🇬🍋seo咖啡豆是什么意思78, 0😪🇵🇸.780）这个🌮点上，正前方是💱什么？🧨®答：右↔下角那辆白🗣色哑光🦟卡车👺🌤。这种现象的背后💺，是因为现有🐱的语言模型👉🕳完全受制于一🐖🔣种被称为💣“下一个词预测”💛的工作🤱机制🥯。
”赵春江指💙🈹出🇵🇭🎳。方法分💝🥥三步：👨👩👧👦 第一🐫步，线上培😢训🖤🙉。当研究🤘人员限制模型只能1️⃣🆒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😘⏳。
