omarsar0(@omarsar0)：这篇新论文介绍了一种自我回溯机制，用于增强LLMs的推理能力，通过学习何时何地进行回溯。这有助于减少无效的过度思考和对外部奖励模型的依赖。

在@omarsar0最近的一条推文中，介绍了一篇关于增强语言模型模型（LLMs）推理能力的新论文。该论文提出了一种新颖的自我回溯机制，旨在改善这些模型处理和生成响应的方式。这一发展尤为引人注目，因为它解决了人工智能的一个关键方面：LLMs更有效地推理的能力。对于那些对人工智能和自然语言处理的进展感兴趣的人来说，这篇论文可能为使LLMs更智能和可靠的下一步提供宝贵的见解。自我回溯的概念可能标志着模型处理复杂推理任务方式的重大转变，这使得这篇内容对人工智能研究人员和爱好者值得探索。- 论文介绍了一种自我回溯机制，用于增强LLMs的推理能力。 - 该机制可以提高LLMs的推理能力。