在當(dāng)前的生成式AI競(jìng)技賽中，大模型的參數(shù)之爭(zhēng)已逐漸陷入邊際效益遞減的困境，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域需要一個(gè)新的突破口。天娛數(shù)科子公司智境云創(chuàng)的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)于近日發(fā)表了題為《Breaking Thought Patterns: A Multi-Dimensional Reasoning Framework for LLMs》（http://arxiv.org/abs/2506.13192）的論文。

論文以多維推理框架為核心，重新定義了語(yǔ)言智能的進(jìn)化路徑。其核心架構(gòu)LADDER（Logical Abstraction and Dimensionality Descent for Emergent Reasoning）通過(guò)思維鏈（CoT）、專家混合（MoE）和語(yǔ)義升降維（DimMap）三大引擎的協(xié)同，突破了以往大語(yǔ)言模型固有思維性、創(chuàng)造多樣性和任務(wù)適配性上的瓶頸?！爸钦咔?wèn)2.0”，正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生的全新多維推理框架。

三大核心引擎，驅(qū)動(dòng)語(yǔ)言智能的躍遷

1. 思維鏈CoT：讓推理?yè)碛锌勺匪莸摹八悸贰?/span>

在“智者千問(wèn)2.0”中，CoT（Chain-of-Thought）機(jī)制引導(dǎo)模型逐步拆解問(wèn)題，顯式展示中間推理過(guò)程。這意味著模型不再只是輸出一個(gè)黑箱答案，而是先搭建出多步的邏輯臺(tái)階。無(wú)論是數(shù)學(xué)推導(dǎo)、常識(shí)聯(lián)想還是多情節(jié)故事編織，都因此更加清晰、可解釋。

2. 專家混合MoE：激活“多智者共商”的智慧協(xié)作

傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)往往以單一路徑處理所有輸入，而“智者千問(wèn)2.0”借助 Mixture of Experts（MoE）機(jī)制，針對(duì)不同任務(wù)需求動(dòng)態(tài)選擇最匹配的子模型（專家）。系統(tǒng)通過(guò)Top-k路由，僅激活得分最高的k個(gè)專家，再通過(guò)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)計(jì)算權(quán)重并加權(quán)融合，再通過(guò)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)加權(quán)融合，實(shí)現(xiàn)多維視角的智能共創(chuàng)。

3. 語(yǔ)義升降維DimMap：在抽象與細(xì)節(jié)之間自由穿梭

在LADDER框架下，輸入首先基于語(yǔ)義錨點(diǎn)映射至高維抽象概念空間，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義的升維泛化，再由多專家并行加工后，通過(guò)降維策略回落至具體語(yǔ)境。這一機(jī)制保證了語(yǔ)言生成既能從高階概念出發(fā)，拓展聯(lián)想的邊界，又能在輸出時(shí)保持語(yǔ)義一致、結(jié)構(gòu)合理。

LADDER結(jié)構(gòu)示意圖。左圖：對(duì)任務(wù)進(jìn)行分詞處理，提取關(guān)鍵詞。右圖：對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行語(yǔ)義推理。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，生成更富創(chuàng)造、更講邏輯、更適配答案

在多個(gè)任務(wù)的系統(tǒng)實(shí)證中，智者干問(wèn)2.0在生成多樣性、語(yǔ)義一致性、任務(wù)完成率以及語(yǔ)言流暢性等維度均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。如：在創(chuàng)意寫(xiě)作任務(wù)中，其Self-BLEU降至0.06，顯示生成內(nèi)容高度去同質(zhì)化；Distinct-2高達(dá)0.46，表明詞匯與表達(dá)極具豐富性。通過(guò)測(cè)試人工評(píng)審結(jié)果中，48%首選智者干問(wèn)2.0的輸出，充分體現(xiàn)其卓越的創(chuàng)造力。

在常識(shí)推理與復(fù)雜指令執(zhí)行任務(wù)中，智者干問(wèn)2.0不僅保持了較高的準(zhǔn)確率，還能夠主動(dòng)展現(xiàn)多條推理鏈與多樣化解法，體現(xiàn)出獨(dú)特的“廣度思考”能力。這種既追求正確，又勇于探索多解空間的特質(zhì)，正是下一代生成式人工智能走向深層智能與創(chuàng)新表達(dá)的重要方向。

多模塊協(xié)作，形成真正的“千問(wèn)之智”

消融實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步揭示了三大模塊不可或缺的作用：

正是這三者如梯級(jí)般層層遞進(jìn)、互相支撐，構(gòu)成了“智者千問(wèn)2.0”的千問(wèn)之智，使它能夠在多領(lǐng)域任務(wù)中展現(xiàn)強(qiáng)大的泛化與遷移能力。

從廣告創(chuàng)意到科學(xué)論證，從角色對(duì)話到多步驟規(guī)劃，智境云創(chuàng)“智者千問(wèn)2.0”借LADDER框架為語(yǔ)言智能注入了“會(huì)思考、懂協(xié)作、能跨層”的新靈魂。這不僅是技術(shù)體系的進(jìn)化，也是通向更具創(chuàng)造性與適應(yīng)性的未來(lái)人工智能的重要臺(tái)階。智者千問(wèn)2.0版，正以多維推理的力量，為人機(jī)共創(chuàng)開(kāi)拓更寬闊的邊界。

論文鏈接：http://arxiv.org/abs/2506.13192