⭐ 连续思维链（continuous CoT）为大语言模型（LLMs）在复杂推理任务中提供了理论上的性能优势。报告证明，一个两层Transformer模型通过连续CoT，可以在D步内解决有向图可达性问题，其中D是图的直径。这显著优于现有基于离散CoT的Transformer模型，后者解决相同问题需要O(n^2)步数，n为图的顶点数。
💡 实验结果验证了理论模型的有效性。在训练过程中，模型展现出的行为与报告提出的理论构造高度吻合。特别值得注意的是，即使没有显式监督要求模型同时探索不同路径，模型在通过连续CoT进行训练时，能够自发地形成编码多条搜索路径的叠加态。
🚀 这种自发形成的叠加态表明，连续CoT能够使模型在推理过程中自然地整合和利用多种可能性，从而提升解决复杂问题的能力。这为理解LLMs的内在工作机制以及设计更强大的推理模型提供了新的方向和思路。
报告主题：基于叠加态的推理：一个关于连续思维链的理论视角
报告日期：08月05日（周二）10:30-11:30
大语言模型（LLMs）在许多任务中展现出卓越性能，尤其是当允许模型使用“思维链”（chain-of-thought, CoT）时，即在最终作答前显式生成思考过程。然而，尽管已有研究从理论上证明离散 CoT 技术能提升模型能力，针对连续思维链（continuous CoT）在一些复杂推理任务（如有向图可达性）上的优越性仍缺乏理论理解。
我们证明，一个两层transformer可以通过 D 步连续 CoT 解决有向图可达性问题，其中 D 是图的直径，而目前已知的关于采用离散 CoT 的常数层 Transformer的最优结果则需消耗 O(n^2) 的步数（n 为顶点数量，且 D
此外，我们的实验结果表明，在训练过程中模型所学到的行为与我们提出的理论构造保持一致。值得注意的是，在没有任何显式监督模型需要同时探索不同路径的情况下，模型在通过连续 CoT训练时会自发形成编码多条搜索路径的叠加状态。
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