解锁AI的思维之网：图思维框架（DoT）的革命性探索

xiejin77

在AI的发展史上，推理能力一直是其核心竞争力之一。早期的AI模型大多依赖于规则和逻辑推理，大抵都试图通过预设的规则来模拟人类的思考过程。然而，随着数据量的激增和计算能力的提升，数据驱动的方法逐渐占据主导地位，特别是在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型（LLM）如Bert、GPT等横空出世，这些模型通过学习大量的文本数据，学会了在一定程度上理解和生成人类语言。

大模型与推理框架：
* @# C% `( X1 C) k  U, u- x# m# M0 M
2 R0 n' I& p# Z2 [7 I3 l2 Y" J8 {大模型的出现，极大地推动了AI在推理任务上的表现。它们通过学习海量的文本数据，建立了丰富的语义和上下文理解能力。但大模型也有其局限性：

推理路径的线性化：传统的大模型通常采用线性推理路径，这意味着它们只能按顺序一步一步地进行推理，无法有效处理多路径推理和复杂的逻辑关系。
% q( }# Q+ X- D; ^% g# h1 V
! X5 I. `/ P  h; U, R) L/ }; A4 L* G: o. D反馈机制的缺乏：大模型一旦生成推理步骤，通常难以根据新信息进行自我修正，这在动态环境中显得尤为不利。
  h1 Z$ b5 r6 k+ C
. f* y8 U4 t2 H7 ^) A长程依赖问题：由于模型结构的限制，LLM在处理长距离依赖的推理任务时容易丢失上下文信息，影响推理的准确性。

为了解决这些问题，AI研究者们提出了各种推理框架：

  K4 y2 Z# f% `+ A' x, G链式推理（Chain-of-Thought, CoT）：这是最早的推理框架之一，通过让模型生成一系列中间推理步骤，使得推理过程更加透明和可追踪。但其线性结构限制了模型在多路径推理上的表现。

树式推理（Tree-of-Thought, ToT）：为了解决CoT的局限性，ToT引入了分支结构，允许模型探索多个推理路径。但随着路径数量的增加，计算和存储成本大幅提升。
  l# ]* \8 W# }9 U/ V: {; D8 T/ `
5 A2 h$ K+ C% ]5 _0 a! E9 x7 l3 E图式推理（Graph-of-Thought, GoT）：进一步拓展了树式推理的概念，通过图结构允许模型在不同节点间灵活跳转，但其计算复杂性和管理困难依然存在。

累积推理（Cumulative Reasoning, CR）：通过多模型协作机制，模拟人类推理中的角色分工，提高了推理的准确性和一致性，但多模型协作的复杂性和资源消耗成为了瓶颈。
6 k; v; g3 {# O9 q# H$ V( D
, b& s9 H& @8 g# e) h0 i  R这些推理框架有些已经接近成熟使用了，CoT和ToT已经形成相对完整的解决方案。但当我们让这些方案处理复杂的推理任务时，就有点力不从心了。比如说，多路径推理、反馈学习和长程依赖问题，这些可都是AI也难啃的硬骨头。打几个比方：

多路径推理，这就像医生面对病人症状时，不仅要考虑一种可能的疾病，还要同时考虑多种疾病的可能性，然后逐一排除。传统的线性推理模型，就像一条单线道路，只能一步一步地走，无法同时处理多个可能性。而我们人脑在处理这种问题时，往往会像织网一样，把所有可能性都考虑进去。
) u/ b3 @. w/ L0 b- g* i* ]7 k" j
# w! k; @/ b% M- b+ w  R% d接着是反馈学习。想象一下，你在做法律分析，新的证据不断出现，你得不断调整之前的推理路径。但传统的LLM一旦做出判断，就很难自我修正，就像一艘船，一旦航向错了，就很难掉头了。
9 c7 V6 S. n$ E
0 G- L' V3 `% L8 E最后是长程依赖，这就像在开车时，你得考虑前面的路况、其他车辆的行动等多个因素，然后在不同的决策点上做出选择。LLM在这方面表现得就像一个健忘症患者，常常丢失了之前的上下文信息，导致推理结果不准确。
: u7 `5 ^. }6 Z) W" k
& z/ a$ Q0 |9 F& T- _基于以上的这些问题，姚期智院士的团队提出了图思维框架（DoT）。这个框架用到了有向无环图（DAG），听起来是不是有点高大上？其实不难理解，DAG就是一个不循环的网络图，确保了推理过程不会陷入死循环。
  O/ s0 b1 h1 ^0 [- N& }$ C+ J5 p1 k
4 u* X, F# O. ~$ P: y5 Q  FDoT的核心优势对于这几个难点是会有效改善的：
1 ^3 P- A* X/ i
9 Z6 {! S/ ~+ P& q# F9 i多路径推理：DAG可以表示多个并行的推理路径，就像在处理一个问题时，我们可以同时探索多个解法，而不是一条路走到黑。
; a$ `+ I$ g3 q! z
1 b6 p8 k( P9 C2 t9 ^) j反馈机制：DoT允许模型在推理过程中不断对先前的命题进行批判和修正，就像一个团队在讨论方案时，不断地提出新观点、质疑和优化。
; _  n" h, `, n2 m  b
+ ^5 Z: z8 w/ S- y长程依赖处理：每个节点的推理步骤都可以通过边与其他节点建立明确的依赖关系，确保上下文信息的一致性和连贯性。

具体来说，DoT框架通过DAG整合推理过程中的多个角色，包括提议者（提出新命题）、批判者（对命题进行评估和批判）、和总结者（汇总推理结果）。这种多角色协作在单一模型中进行，极大地简化了推理过程。

' _5 i& j1 P! e! ]* N举个例子，在金融风控中，决策往往涉及多个变量的同时推理和反馈优化。传统的推理模型就像在做单一的线性计算，而DoT就像在多维空间中同时考虑多个因素，确保决策更加全面和动态。

在自动驾驶领域，DoT同样大显身手。车辆在行驶时需要同时处理来自多个传感器的信息，做出决策。DoT通过DAG结构，能够很好地整合这些信息，确保决策的准确性和实时性。

$ V$ x  V( O5 B3 y) f! sDoT框架还引入了自回归的角色转换机制，让模型在推理过程中可以无缝切换角色，提高了推理的流畅性和反馈效率。DAG的设计不仅解决了长程依赖和反馈学习的难题，还提高了推理的扩展性和灵活性，使其能够适应复杂场景的需求。

6 S. _; m+ H  L) G$ K7 r总的来说，图思维框架通过有向无环图的结构化推理，为AI在复杂推理任务中的应用提供了一个新的解决方案。它不仅解决了传统推理框架的局限性，还带来了更多的可能性和灵活性。

原文链接

五月

推理能力真是一种奇妙的东西。似乎无法定义？或者说没有公认的定义？
) t( x% F- M4 i6 f
5 U5 w3 ^# q# y3 g不知道AI现在在理解幽默方面的进展如何？

& H$ X" p. T/ b+ m0 l( C继续拜读好文！

. I- W, Y2 p! `: m2 ~) F! b