超越实例：通过MCTS实现学习内文本的高级自动化推理范式

在人工智能领域，题为《超越示例：通过MCTS进行上层自动推理范式的上下文学习》的论文标志着一次重大飞跃。由Jinyang Wu撰写，这项研究介绍了HiAR-ICL，一种新颖方法，超越了传统对大型语言模型中上下文学习（ICL）的具体示例依赖。相反，HiAR-ICL专注于抽象思维模式，这种转变可能彻底改变人工智能处理复杂数学推理任务的方式。该论文尤其值得注意的是其使用蒙特卡洛树搜索来探索推理路径，以及其创新的认知复杂性框架，巧妙地将问题与量身定制的思维卡匹配。在MATH基准测试中，HiAR-ICL超越了已建立的模型如GPT-4o和Claude 3.5，突显了其重新定义自动推理边界的潜力。对于那些对人工智能和机器学习的前沿特别是在数学问题解决背景下感兴趣的人来说，这篇论文是必读之作。- HiAR-ICL是一种高级自动推理范式，通过在ICL中从具体示例转向抽象思维模式，扩展了传统ICL中的上下文概念。 - HiAR-ICL引入了五种原子推理行为作为构建链式模式的基本组成部分。 - 使用蒙特卡洛树搜索，我们探索推理路径并构建思维卡片以指导后续推理。 - 我们还开发了一个认知复杂性框架，动态匹配问题与适当的思维卡片。 - 实验结果表明，HiAR-ICL在MATH基准测试中以Qwen2.5-7B-Instruct达到了79.6%的准确率，超过了GPT-4o（76.6%）和Claude 3.5（71.1%）。