近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。不同于始终单向推理、线性生成的传统思维链（CoT），扩散式「发散思维链」允许模型以任意顺序非线性生成，且在生成过程中无需严格遵从语法结构和可读性要求，能够鼓励模型以更加发散、创造性的方法开展推理。 http://t.cn/A6g3cpNF