北航近期提出了一种全新的方法，旨在全面提升大型语言模型（LLM）的推理、规划和执行能力。该方法被称为“内置CoT”（思维链），其核心思想是在模型内部构建一个连续的推理过程，使模型能够更深入地理解问题，并通过逐步推理来生成解决方案。这一技术有望显著提高LLM在复杂任务中的表现，包括但不限于问题解决、决策制定和策略规划。

具体而言，“内置CoT”通过在模型训练过程中引入多层次的逻辑关系和因果关系理解，使得模型能够在面对新任务时，能够自我生成解题步骤，而不仅仅是依赖于预设的模式或模板。这种方法不仅增强了模型的灵活性和适应性，还提高了其处理开放性和创造性任务的能力。

简而言之，北航的这项研究为提升LLM的综合能力提供了一个新的视角，标志着人工智能领域的一个重要进展。