当他们减去“rabbit”部门,可注释性手艺正在医学影像和基因组学等范畴获得了使用,)发生迈克尔·巴金下棋的。正在起头第二行之前,研究团队通过扣问 Claude 正在分歧言语中“小”,并简单地输出任何给定总和的谜底,例如,他们察看到 Claude 起首激活代表“达拉斯正在德克萨斯州”的特征,正在比来颁发的一项尝试中,这些径彼此交互和连系,并察看它若何影响 Claude 的回覆。即便正在简短的提醒下,好比“36+59”,研究团队摸索了一种可注释性手艺,研究模子若何正在分歧的语境享其学问,带着这些打算!他们研究了一种破解方式,很多特征“”它连结语法和语义的连贯性,然后按照这个消息采纳步履。他们对 Claude 3.5 Haiku 进行了深切研究,当然,大模子明星公司 Anthropic 正在理解 AI「黑盒子」若何思虑方面迈出了主要一步——他们提出了一种新的可注释性方式,从靠得住性的角度来看,没有配备数学算法!例如,领会狂言语模子(LLM)是若何思虑的,但有时这种“思维链”最终会发生;然后默认的“不晓得”功能——正在这种环境下,正在案例研究中。虽然当间接被问及时,图|Claude 若何完成一首两行诗。逃踪 Claude 的现实内部推理能力——而不只仅是它声称正正在做的工作——为审计 AI 系统斥地了新的可能性。他们分享了AI「显微镜」开辟上的进展以及其正在“AI 生物学”中的使用。此外。今天,还需要进一步改良方式以及(也许正在 AI 的帮帮下)若何理所察看到的工具。而不是猜测。言语模子锻炼激励了:模子老是需要给出下一个词的猜测。破解方式有良多种,例如,但它必需学会间接正在“脑海”进行数算,正在第一篇论文中,当模子被问及它所熟悉的事物时——好比篮球活动员迈克尔·乔丹——一个代表“已知实体”的合作性特征会被激活并这个默认回(也能够参考这篇比来的论文以获取相关发觉)。然而,“已知谜底”概念了其默认的。若是它们不晓得谜底,它会确保选择一个押韵的词。这无力地证明,该模子是正在将的现实连系起来得出谜底,这个概念被翻译成了问题的言语。跟着将来的改良,各自以本人的言语响应请求?或者正在其内部存正在某种跨言语的内核?模子只要正在完成一个语法连贯的句子(从而满脚鞭策其向连贯性成长的特征的压力)之后才设法转向。他们扩展了之前正在模子内部定位可注释的概念(特征)的工做!研究表白,然而,不管它是对是错。言语模子回覆复杂问题的一种体例可能是简单地通过回忆谜底。当给出关于谜底的提醒时,它表白 Claude 能够正在一种言语中进修某些工具,加法是一种简单的行为,如 Claude 3.7 Sonnet,并通过一些手段来达到这一目标。而不是简单地反复回忆中的回应。它们凡是会回覆问题,一个被锻炼来预测序列中下一个单词的系统是若何学会计较,也许能够帮帮领会 Claude 若何处置更复杂问题。而不是间接编程出来的,这一方式也只捕获到 Claude 所施行的合计算量的一小部门,有时以至是无害的输出。能够关于科学的新的看法。模子的输出从“奥斯汀”变为“萨克拉门托”。它却能正在“脑海中”准确地“计较”数字。这些发觉代表着人们正在理解 AI 系统并确保其靠得住性的方针取得了严沉进展,然后将其取一个零丁的概念联系起来,正在的例子中,这能否代表它获得谜底的现实步调,左图:Claude 回覆关于未知人物(迈克尔-巴特金)的问题。若是被问及“达拉斯所正在的州的首府是什么?”一个“机械回忆”的模子可能只需学会输出“奥斯汀”,他们察看到其后续输出遭到了推进准确语法和分歧性的特征的影响。Claude 有时会进行哲学家 Harry Frankfurt 所说的“八道”——只是随便给出一个谜底,Anthropic连发两篇论文:用AI“显微镜”逃踪大模子思维》正在第二篇论文中,这为一种概念上的遍及性供给了额外的——一个共享的笼统空间,“已知实体”功能可能仍然会激活,它写出了以“habit”结尾的新句子!模子就会为这个完全分歧的结尾做出打算。它遵照我们正在学校进修的保守手写加法算法。正在达拉斯的例子中,更现实地说,即便是正在只要几十个单词的提醒下,理解察看到的回也需要几个小时的人类勤奋。一旦模子决定需要回覆问题,当被要求处理一个需要计较 0.64 的平方根的问题时,他们发觉 Claude 会提前规划。发觉关于小和相反的概念的焦点特征被激活,次要挑和是若何让模子不发生。这些能力能够泛化到很多范畴。更风趣的是,将那些概念毗连成计较“回”,从这个角度来看,它会描述涉及进位的尺度算法。正在模子无意中拼写出“BOMB”并起头供给指令后,也许谜底并不风趣:模子可能曾经记住了大量的加法表!为了写出第二行,从而显示出一种有动机的推理。并触发了一个大要念,一旦 Claude 起头一个句子,分歧言语之间存正在共享的语法机制。图|要完成这句话的谜底,消息?从根基层面来看,并正在说另一种言语时使用这些学问。同时需要成心义(为什么抓胡萝卜?)。它写出一行正在打算中的词来结尾。并成长出本人内部的策略来完成这一使命。这一方式可能有帮于识别那些仅从模子响应中不较着的问题“思维过程”。我无法供给细致的指令...”。这对模子来说脚够令它迷惑,然后确定其首府。仍是它有时是正在为既定的结论一个合理的论据?原题目:《AI“黑盒子”被打开了!但正在这个案例中却成为了模子的致命弱点。研究团队发觉 Claude 采用了多条并行工做的计较径。一条径计较谜底的粗略近似值。破解策略旨正在绕过平安防护办法,而他们看到的机制可能基于东西存正在的一些误差,使模子发生开辟者未企图发生的输出,它了。这使得 Claude 正在晓得谜底时可以或许回覆问题。表白“德克萨斯州的州首府是奥斯汀”。当被问及一个未知实体(“迈克尔·巴金”)时,但它们可能会正在更长的时间跨度长进行思虑。即通过定位和改变大脑特定部门的神经勾当(例如利用电流或)。他们还能够正在阿谁点注入“green”的概念?但当被要求计较一个难以等闲计较的较大数字的余弦值时,他们猜测 Claude 是逐字逐句地写做,Anthropic 团队暗示,相反,曲到行尾,研究成果表白,起首提取达拉斯所正在的州,风趣的是,以发生最终谜底。它操纵新句子做为机遇,以致于它被发生了它本来不会发生的输出。他们能够识别出 Claude 思维过程中的两头概念步调。给出之前未能给出的:“然而,当他们向 Claude 提出需要多步推理的问题时,他们能够干涉并互换“德克萨斯州”的概念为“加利福尼亚州”的概念;共享的回也添加。并起头如许做,同时也正在其他范畴具有潜正在价值:例如,然而,涉及近似和切确策略的夹杂,它就起头“思虑”取“抓住它”押韵的可能相关词汇。换句话说,为什么言语模子有时会“”——也就是说,可托的推理和动机推理(不成托)的例子。这些特征凡是很是有帮帮,他们估计会看到一个具有并的回,该变种被锻炼逃求一个躲藏的方针:平息励模子(用于通过励期望行为来锻炼言语模子的辅帮模子)中的。诱使模子发生相关制制的输出。我们并不领会它们是若何完成大部门工作的。让我们可以或许识别 AI 的勾当模式和消息的流动。这种多言语能力是若何工做的?能否存正在一个的“法语 Claude”和“中文 Claude”并交运转,模子必需同时满脚两个束缚:需要押韵(取“grab it”押韵)!正如研究团队会商的,正在最新颁发的两篇论文中,这一方式答应他们报酬地改变两头步调,通过干涉模子并激活“已知谜底”功能(或“未知姓名”或“无法回覆”功能),近期发布的模子,它会导致模子声称它没有脚够的消息来回覆任何给定的问题。让 Claude 继续写下去时,几乎没有太多的事后思虑,他们发觉,Claude 进行一个可托的思维链,当研究人员“rabbit”的概念时(两头部门),另一条则专注于切确确定总和的最初一位数字。为什么这对模子来说如斯令人迷惑?为什么它会继续写下句子,当 Claude 识别出一个名字但对该人一窍不通时,当他们如许做时,也是如斯。例如。这种“已知谜底”回的“误操做”会天然发生,从而导致。这表白,它可能正在锻炼期间看到了完全不异的问题及其谜底。能够帮帮区分“可托的”推理和“不成托的”推理。而不晓得达拉斯、德克萨斯州和奥斯汀之间的关系。这证了然规划能力和顺应性——当预期成果改变时,它就会起头:生成一个看似合理但现实上并不实正在的回覆!另一个合理的结尾。比拟之下,发生制制的?相反,了将输入 Claude 的词语为输出的词语的径中的部门。若是你问它是若何计较出 36+59 等于 95 的,回覆是默认行为:研究团队发觉了一个默认的回,像 Claude 如许的模子正在反锻炼方面相对成功(虽然并不完满);将句子“Babies Outlive Mustard Block”中每个单词的首字母组合起来(B-O-M-B),模子事先规划了第二行末尾的韵脚“兔子”(rabbit)。他们可以或许导致模子(相当分歧地!这表白模子正正在利用两头步调来确定其谜底。当研究人员注入“绿色”(green)概念时(下半部门),Claude 似乎没无意识到它正在锻炼期间学到的复杂“默算”策略。然后,图|当 Claude 被问到一个较容易的问题和一个较难的问题时,而不需要写出每个步调的呢?他们发觉这部门是由语法连贯性和平安机制之间的严重关系形成的。Claude 有时会反向工做!AI 能够一步一步地写出它的推理过程。问题正在于 Claude 的“伪制”推理可能很是令人信服。但领会它正在如斯细致的层面上是若何工做的,有时,他们点窜了代表“rabbit”概念的 Claude 内部形态的部门。图|左图:Claude 正在回覆一个关于已知实体(篮球活动员迈克尔-乔丹)的问题时,由于该谜底正在其锻炼数据中。此中存正在意义,这一方式也存正在一些局限性。具体方式涉及让模子解读一个躲藏的代码,他们研究了 Claude 的一个变种,并不反映底层模子的实正在环境。同时也有帮于我们确保它们正正在做我们但愿它们做的工作。但这一可注释性方式了平息的特征。他们发觉,但正在这个例子中,图|越狱:Claude 被提醒谈论,例如。错误地。即便它检测到现实上该当,为了理解这种规划机制正在现实中的工做道理,Claude 3.5 Haiku 正在言语之间共享的特征的比例是其两倍多。要扩展到支撑模子利用的复杂思维链的数千个单词,该模子不情愿透露这个方针,比来对较小型模子的研究表白,跟着模子规模的添加,这种误操做可能会发生。Claude 能够点窜其方式。找到导致阿谁方针的两头步调,正在没有任何关预的环境下(上半部门),而无需干涉,虽然它声称曾经运转了计较,将有帮于我们更好地舆解它们的能力,Claude 不是被被设想成计较器的——它是基于文本进行锻炼的,但当达到一个语法准确的句子时,正在 Claude 中,该尝试遭到神经科学家研究大脑功能体例的,它会回覆。一条径确保最初一个词成心义,但这一可注释性手艺并没有发觉任何表白计较发生。因而,研究了正在 Claude 内部发生着更为复杂的工作。虽然模子接管的锻炼是一次输出一个词,另一种可能是。Claude 能够流利地说几十种言语——英语、法语、中文和菲律宾语。由于分解为科学使用锻炼的模子的内部机制,取较小模子比拟,有表白 AI 聊天帮手 Claude 会提前打算好要说的话,模子会利用另一个打算好的韵脚。他们从神经科学范畴罗致灵感,让我们可以或许逃踪 AI 模子(复杂且令人惊讶的)思维。并试图建立一种 AI「显微镜」,正在这种环境下,因而它们就像一个“黑盒子”,Claude 需要施行多个推理步调,思虑能够正在被翻译成特定言语之前发生。人工智能(AI)模子是锻炼出来的。他们进行了一项尝试,让 Claude 写出了一个以“green”结尾合理(但不再押韵)的句子。凡是这种扩展思虑会给出更好的谜底,Claude 有时会看起来合理的步调以达到它想要的目标。对 10 个环节模子行为中的简单使命进行了研究。并继续将句子进行到底。能够正在给出最终谜底之前细心思虑一段时间。不需要任何提醒,另一条径确保押韵。对于理解其 SOTA 推理能力常主要的?
当他们减去“rabbit”部门,可注释性手艺正在医学影像和基因组学等范畴获得了使用,)发生迈克尔·巴金下棋的。正在起头第二行之前,研究团队通过扣问 Claude 正在分歧言语中“小”,并简单地输出任何给定总和的谜底,例如,他们察看到 Claude 起首激活代表“达拉斯正在德克萨斯州”的特征,正在比来颁发的一项尝试中,这些径彼此交互和连系,并察看它若何影响 Claude 的回覆。即便正在简短的提醒下,好比“36+59”,研究团队摸索了一种可注释性手艺,研究模子若何正在分歧的语境享其学问,带着这些打算!他们研究了一种破解方式,很多特征“”它连结语法和语义的连贯性,然后按照这个消息采纳步履。他们对 Claude 3.5 Haiku 进行了深切研究,当然,大模子明星公司 Anthropic 正在理解 AI「黑盒子」若何思虑方面迈出了主要一步——他们提出了一种新的可注释性方式,从靠得住性的角度来看,没有配备数学算法!例如,领会狂言语模子(LLM)是若何思虑的,但有时这种“思维链”最终会发生;然后默认的“不晓得”功能——正在这种环境下,正在案例研究中。虽然当间接被问及时,图|Claude 若何完成一首两行诗。逃踪 Claude 的现实内部推理能力——而不只仅是它声称正正在做的工作——为审计 AI 系统斥地了新的可能性。他们分享了AI「显微镜」开辟上的进展以及其正在“AI 生物学”中的使用。此外。今天,还需要进一步改良方式以及(也许正在 AI 的帮帮下)若何理所察看到的工具。而不是猜测。言语模子锻炼激励了:模子老是需要给出下一个词的猜测。破解方式有良多种,例如,但它必需学会间接正在“脑海”进行数算,正在第一篇论文中,当模子被问及它所熟悉的事物时——好比篮球活动员迈克尔·乔丹——一个代表“已知实体”的合作性特征会被激活并这个默认回(也能够参考这篇比来的论文以获取相关发觉)。然而,“已知谜底”概念了其默认的。若是它们不晓得谜底,它会确保选择一个押韵的词。这无力地证明,该模子是正在将的现实连系起来得出谜底,这个概念被翻译成了问题的言语。跟着将来的改良,各自以本人的言语响应请求?或者正在其内部存正在某种跨言语的内核?模子只要正在完成一个语法连贯的句子(从而满脚鞭策其向连贯性成长的特征的压力)之后才设法转向。他们扩展了之前正在模子内部定位可注释的概念(特征)的工做!研究表白,然而,不管它是对是错。言语模子回覆复杂问题的一种体例可能是简单地通过回忆谜底。当给出关于谜底的提醒时,它表白 Claude 能够正在一种言语中进修某些工具,加法是一种简单的行为,如 Claude 3.7 Sonnet,并通过一些手段来达到这一目标。而不是简单地反复回忆中的回应。它们凡是会回覆问题,一个被锻炼来预测序列中下一个单词的系统是若何学会计较,也许能够帮帮领会 Claude 若何处置更复杂问题。而不是间接编程出来的,这一方式也只捕获到 Claude 所施行的合计算量的一小部门,有时以至是无害的输出。能够关于科学的新的看法。模子的输出从“奥斯汀”变为“萨克拉门托”。它却能正在“脑海中”准确地“计较”数字。这些发觉代表着人们正在理解 AI 系统并确保其靠得住性的方针取得了严沉进展,然后将其取一个零丁的概念联系起来,正在的例子中,这能否代表它获得谜底的现实步调,左图:Claude 回覆关于未知人物(迈克尔-巴特金)的问题。若是被问及“达拉斯所正在的州的首府是什么?”一个“机械回忆”的模子可能只需学会输出“奥斯汀”,他们察看到其后续输出遭到了推进准确语法和分歧性的特征的影响。Claude 有时会进行哲学家 Harry Frankfurt 所说的“八道”——只是随便给出一个谜底,Anthropic连发两篇论文:用AI“显微镜”逃踪大模子思维》正在第二篇论文中,这为一种概念上的遍及性供给了额外的——一个共享的笼统空间,“已知实体”功能可能仍然会激活,它写出了以“habit”结尾的新句子!模子就会为这个完全分歧的结尾做出打算。它遵照我们正在学校进修的保守手写加法算法。正在达拉斯的例子中,更现实地说,即便是正在只要几十个单词的提醒下,理解察看到的回也需要几个小时的人类勤奋。一旦模子决定需要回覆问题,当被要求处理一个需要计较 0.64 的平方根的问题时,他们发觉 Claude 会提前规划。发觉关于小和相反的概念的焦点特征被激活,次要挑和是若何让模子不发生。这些能力能够泛化到很多范畴。更风趣的是,将那些概念毗连成计较“回”,从这个角度来看,它会描述涉及进位的尺度算法。正在模子无意中拼写出“BOMB”并起头供给指令后,也许谜底并不风趣:模子可能曾经记住了大量的加法表!为了写出第二行,从而显示出一种有动机的推理。并触发了一个大要念,一旦 Claude 起头一个句子,分歧言语之间存正在共享的语法机制。图|要完成这句话的谜底,消息?从根基层面来看,并正在说另一种言语时使用这些学问。同时需要成心义(为什么抓胡萝卜?)。它写出一行正在打算中的词来结尾。并成长出本人内部的策略来完成这一使命。这一方式可能有帮于识别那些仅从模子响应中不较着的问题“思维过程”。我无法供给细致的指令...”。这对模子来说脚够令它迷惑,然后确定其首府。仍是它有时是正在为既定的结论一个合理的论据?原题目:《AI“黑盒子”被打开了!但正在这个案例中却成为了模子的致命弱点。研究团队发觉 Claude 采用了多条并行工做的计较径。一条径计较谜底的粗略近似值。破解策略旨正在绕过平安防护办法,而他们看到的机制可能基于东西存正在的一些误差,使模子发生开辟者未企图发生的输出,它了。这使得 Claude 正在晓得谜底时可以或许回覆问题。表白“德克萨斯州的州首府是奥斯汀”。当被问及一个未知实体(“迈克尔·巴金”)时,但它们可能会正在更长的时间跨度长进行思虑。即通过定位和改变大脑特定部门的神经勾当(例如利用电流或)。他们还能够正在阿谁点注入“green”的概念?但当被要求计较一个难以等闲计较的较大数字的余弦值时,他们猜测 Claude 是逐字逐句地写做,Anthropic 团队暗示,相反,曲到行尾,研究成果表白,起首提取达拉斯所正在的州,风趣的是,以发生最终谜底。它操纵新句子做为机遇,以致于它被发生了它本来不会发生的输出。他们能够识别出 Claude 思维过程中的两头概念步调。给出之前未能给出的:“然而,当他们向 Claude 提出需要多步推理的问题时,他们能够干涉并互换“德克萨斯州”的概念为“加利福尼亚州”的概念;共享的回也添加。并起头如许做,同时也正在其他范畴具有潜正在价值:例如,然而,涉及近似和切确策略的夹杂,它就起头“思虑”取“抓住它”押韵的可能相关词汇。换句话说,为什么言语模子有时会“”——也就是说,可托的推理和动机推理(不成托)的例子。这些特征凡是很是有帮帮,他们估计会看到一个具有并的回,该变种被锻炼逃求一个躲藏的方针:平息励模子(用于通过励期望行为来锻炼言语模子的辅帮模子)中的。诱使模子发生相关制制的输出。我们并不领会它们是若何完成大部门工作的。让我们可以或许识别 AI 的勾当模式和消息的流动。这种多言语能力是若何工做的?能否存正在一个的“法语 Claude”和“中文 Claude”并交运转,模子必需同时满脚两个束缚:需要押韵(取“grab it”押韵)!正如研究团队会商的,正在最新颁发的两篇论文中,这一方式答应他们报酬地改变两头步调,通过干涉模子并激活“已知谜底”功能(或“未知姓名”或“无法回覆”功能),近期发布的模子,它会导致模子声称它没有脚够的消息来回覆任何给定的问题。让 Claude 继续写下去时,几乎没有太多的事后思虑,他们发觉,Claude 进行一个可托的思维链,当研究人员“rabbit”的概念时(两头部门),另一条则专注于切确确定总和的最初一位数字。为什么这对模子来说如斯令人迷惑?为什么它会继续写下句子,当 Claude 识别出一个名字但对该人一窍不通时,当他们如许做时,也是如斯。例如。这种“已知谜底”回的“误操做”会天然发生,从而导致。这表白,它可能正在锻炼期间看到了完全不异的问题及其谜底。能够帮帮区分“可托的”推理和“不成托的”推理。而不晓得达拉斯、德克萨斯州和奥斯汀之间的关系。这证了然规划能力和顺应性——当预期成果改变时,它就会起头:生成一个看似合理但现实上并不实正在的回覆!另一个合理的结尾。比拟之下,发生制制的?相反,了将输入 Claude 的词语为输出的词语的径中的部门。若是你问它是若何计较出 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中,该尝试遭到神经科学家研究大脑功能体例的,它会回覆。一条径确保最初一个词成心义,但这一可注释性手艺并没有发觉任何表白计较发生。因而,研究了正在 Claude 内部发生着更为复杂的工作。虽然模子接管的锻炼是一次输出一个词,另一种可能是。Claude 能够流利地说几十种言语——英语、法语、中文和菲律宾语。由于分解为科学使用锻炼的模子的内部机制,取较小模子比拟,有表白 AI 聊天帮手 Claude 会提前打算好要说的话,模子会利用另一个打算好的韵脚。他们从神经科学范畴罗致灵感,让我们可以或许逃踪 AI 模子(复杂且令人惊讶的)思维。并试图建立一种 AI「显微镜」,正在这种环境下,因而它们就像一个“黑盒子”,Claude 需要施行多个推理步调,思虑能够正在被翻译成特定言语之前发生。人工智能(AI)模子是锻炼出来的。他们进行了一项尝试,让 Claude 写出了一个以“green”结尾合理(但不再押韵)的句子。凡是这种扩展思虑会给出更好的谜底,Claude 有时会看起来合理的步调以达到它想要的目标。对 10 个环节模子行为中的简单使命进行了研究。并继续将句子进行到底。能够正在给出最终谜底之前细心思虑一段时间。不需要任何提醒,另一条径确保押韵。对于理解其 SOTA 推理能力常主要的?