姚期智院士领衔推出了大模型新推理框架，CoT的“王冠”已难以承载。
提出了思维图（Diagram of Thought，DoT），使大模型的思考方式更接近人类。
团队为这一推理过程提供了数学基础，通过拓扑斯理论（Topos Theory）对DoT进行了正式化（formalize），确保了其逻辑一致性和合理性。
相比于将推理过程表示为线性序列的CoT，DoT更能捕捉人类推理的复杂性。
与引入分支结构的ToT和GoT不同，DoT不依赖外部控制机制或多个模型协作，使训练和部署更加简单。
秘诀在于，DoT将大语言模型（LLM）中的迭代推理建模为在单一模型内部构建有向无环图（DAG）。
DAG由代表命题、批评、精炼和验证的节点组成，边表示它们之间的逻辑或依赖关系，且所有边均有方向，不存在任何循环路径。
这种无环特性确保推理过程不受循环依赖的影响，更真实地反映合理的逻辑推导。
在DoT的帮助下，诸如“9.11和9.8哪个大”、“strawberry中有几个‘r’”等问题都能迎刃而解。
值得注意的是，当前大模型中的“顶流”OpenAI o1已具备生成CoT的能力，而更强大的DoT的到来，是否意味着可以通过强化学习内化到模型中？
这项研究提出后引起了广泛关注。
网友纷纷表示这是一条正确的路径。
具体来看DoT的结构。
大模型复杂推理新框架
如前所述，DoT将逻辑推理过程建模为在单个LLM内构建有向无环图（DAG）。
其框架内管理着三个关键角色：
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提议者：生成命题或推理步骤，添加新节点。
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批评者：评估命题，识别错误、不一致或逻辑谬误，并添加批评节点。
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总结者：将经过验证的命题综合成一个连贯的思维链，有效地执行DAG的拓扑排序（topological sort），以产出最终推理输出。
这三个角色通过特定token（如<proposer>、<critic>、<summarizer>）在模型输出中被明确定义。LLM在生成过程中能够在这些角色间无缝切换，利用自回归能力根据上下文预测下一个token。
推理过程始于提议者引入一个命题，并向DAG添加一个节点。
随后，批评者对该命题进行评估。如果提供了批评，则会添加新节点，并在命题与批评之间建立边。
基于批评，提议者生成精炼后的命题，表示为DAG中的新节点。
这一过程会不断重复，命题经过精炼，直到得到验证。
一旦形成足够有效的命题，总结者将综合这些推理，对DAG进行拓扑排序，产生连贯的思维链。
通过让模型接触正确与错误的推理，DoT使得LLM能够从错误中学习，逐步精炼推理过程，这更接近人类的解决问题方式。
这种方法不仅捕捉了推理的非线性和迭代特性，还通过自然语言批评提供了比二元信号更为丰富的反馈。
DoT的训练使用格式化为DoT结构的训练样例，包括角色特定token和DAG表示。在推理过程中，模型根据上下文线索和角色特定token生成命题、批评和总结。
这种方法简化了部署，消除了对多个LLM协作或外部控制机制的需求，同时与标准LLM训练范式保持一致，便于集成到现有工作流程中。
作者为DoT框架提供了严谨的数学基础，利用Topos Theory对推理过程进行了形式化描述。
在该框架中，命题被建模为拓扑中终端对象的子对象，逻辑关系和推理步骤用态射表示，批评与改进过程则分别对应子对象分类器的态射和命题间的态射。
通过引入PreNet范畴，他们成功捕捉了推理过程的动态和并发特性。
这种数学基础不仅确保了推理过程的逻辑一致性与完备性，还为下一代专门用于推理的AI模型设计提供了概念框架。
清华交叉信息研究院的姚期智、袁洋领衔了这篇论文，第一作者为张伊凡。
张伊凡于2021年本科毕业于北京大学元培学院，现为清华大学交叉信息学院的博士研究生，师从袁洋助理教授。其研究方向包括基础模型（大语言模型）的理论与算法、自监督学习及可信人工智能。
袁洋是清华大学交叉信息学院助理教授，博士生导师，主要研究方向为智能医疗、AI可解释性及AI大系统，在非凸优化理论、神经网络优化理论及机制设计等领域有丰富的研究成果。
姚期智教授是中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长，是“图灵奖”创立以来首位获奖的亚裔学者，至今唯一的华人计算机科学家。2004年，他辞去普林斯顿大学的终身教职回到清华任教，并创办了多个重要的计算机科学项目。
一年前的同一时间，姚期智院士领衔提出了累积推理（Cumulative Reasoning，CR）的方法，而DoT是对CR的进一步深化。
CR协调了涉及不同专业化大语言模型的迭代过程，由不同模型承担提议者、验证者和报告者的角色。而DoT则直接在单一模型内构建有向无环图，避免了外部控制机制或多个模型的依赖，训练和部署更为简便。
此外，在DoT中，模型生成的批评反馈为自然语言形式，而非CR中仅提供的二元信号，使模型能够接收到关于错误的详细解释，更有效地改进命题。
这次DoT还引入了强有力的数学基础，阐明了推理过程与范畴逻辑的关系，理论上确保了推理的一致性与可靠性。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.10038
参考链接：
[1]https://x.com/omarsar0/status/1835882277563179512
[2]https://hub.baai.ac.cn/users/16897
[3]https://hub.baai.ac.cn/users/19790
