antirez 指出：未经 CoT 训练的模型也能受益于推理提示
antirez · x · 2026-08-07
知名开源开发者 antirez 在社交媒体上发表了对大语言模型（LLM）发展史的看法。他强调了一个极具标志性的现象：即便某些模型在训练阶段从未接触过思维链（Chain of Thought, CoT）相关的数据，当它们被要求在回答问题前先进行“思考”和推理时，依然能够取得更好的表现。他认为这是 LLM 历史上最能说明问题的结果之一。
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