翁荔最新万字长文：Why We Think | 量子位
翁荔最新万字长文：Why We Think
网友：打开了人工智能理解的全新维度
《Why We Think》。
这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文——
围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
翁荔表示：
网友们看罢，纷纷打出了“精彩”二字：
那么接下来，我们就来深入了解一下这篇文章。
动机
让模型思考更长的时间可以通过几种不同的方式来激发。
心理学类比
核心思想与人类思考方式深度关联。
人类无法立即回答“12345×56789等于多少？”，而是需要时间分析——这正是Daniel Kahneman在《思考，快与慢》（2013）中提出的双系统理论：
- 快速思考（系统1）：直觉驱动，快速自动但容易出错
- 慢速思考（系统2）：逻辑性强，需刻意调动认知资源
因为系统1思维是快速和简单的，它经常以准确性和逻辑性为代价，成为主要的决策驱动因素。它自然依赖于我们大脑的思维捷径（即启发式），并可能导致错误和偏见。
通过有意识地放慢速度，花更多的时间来反思、改进和分析，我们可以(来源:量子位)
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