推理是人类智能的基本方面，在问题解决、决策制定和批判性思维等活动中起着关键作用。近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，有观察表明当这些模型规模足够大时可能展现出推理能力。然而，目前尚不清楚LLM具备何种程度的推理能力。本文全面概述了LLM推理研究的现状，包括改进和激发模型推理的技术、评估推理能力的方法与基准、该领域先前研究的发现与启示，以及对未来方向的建议。我们的目标是提供这一主题的详细最新综述，并促进有意义的讨论和未来工作。[1]

最近，我在X（前身为Twitter）上发布了一个针对Claude sonnet、GPT-4o、Deepseek v3等大型语言模型的提示词。这个提示词要求这些模型在提供最终答案之前先“沉思”一会儿，结果意外地走红了。这篇短文将分享我构思这个提示词背后的思考过程...