1. 引言与背景

近年来，以OpenAI O1和DeepSeek R1为代表的推理型大语言模型（RLLMs）在数学、编程等复杂任务中展现出强大能力，其核心在于**长思维链（Long CoT）**的应用。传统短思维链（Short CoT）因推理深度不足、路径单一，难以解决需要多步逻辑推导的问题。本文首次系统化梳理Long CoT的特征，填补了该领域的综述空白，并为解决“过思”和“测试时扩展”等争议提供统一视角。

Long CoT的演进脉络

2. Long CoT与Short CoT的核心区别

论文通过形式化定义对比两者：

• 推理深度：Short CoT受限于浅层线性推理（如公式1中的节点数限制），而Long CoT通过放宽节点边界（公式2）支持更复杂的逻辑结构。
• 探索广度：Short CoT仅探索固定路径，Long CoT允许并行探索不确定节点（公式3），覆盖更多潜在解空间。
  
• 反馈修正：Short CoT无法回溯修正，Long CoT通过反馈（公式5）和优化（公式6）动态调整推理路径。

两者的三维特性差异，如深度、探索、反思的整合

3. Long CoT的关键特性

• 深度推理：支持多层次逻辑分析，例如通过自然语言（如CodeI/O）、结构化语言（如数学符号推理）或隐空间操作（如递归块）实现。
• 广泛探索：在编码和数学问题中，通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成多样化解路径。
• 可行反思：结合过程反馈（PRM）和结果反馈（ORM），减少错误传播。

不同推理格式在GSM8K等基准上的性能对比

4. 现象分析与评估方法

• 过思现象：当推理链超过模型能力边界时，性能不升反降（如Chen et al.提出的“推理边界”模型）。
• 测试时扩展：垂直扩展（增加推理步长）与并行扩展（多路径采样验证）的权衡。
• 评估基准：数学（GSM8K）、编程（HumanEval）、常识（BIG-Bench Hard）等任务的多样化指标（如Pass@k、Cons@k）。

六大现象，如过思、测试时扩展

5. 技术实现与资源

• 训练框架：结合监督微调（SFT）与强化学习（RL），如DeepSeek-R1通过规则奖励激活自我反思。
• 数据集：涵盖人工标注（如GSM8K）、蒸馏数据（如NuminaMath-CoT）和验证数据（如KodCode-V1）。
• 开源工具：Open-R1、Logic-RL等框架推动社区复现与扩展。

开源数据集类别与规模

6. 未来方向与挑战

• 多模态推理：融合视觉与文本链式推理（如M3CoT）。
• 效率优化：通过隐空间推理压缩计算成本（如Heima的单令牌推理）。
• 安全性：避免长链推理中的误导性输出（如对抗性攻击研究）。

未来方向的六大领域图示

7. 结论与贡献

本文首次系统化区分Long CoT与Short CoT，提出统一分类法，并揭示其核心特性如何推动LLMs在复杂任务中的表现。通过开源框架与数据集，为后续研究奠定基础，标志着LLMs进入“深度推理时代”。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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