翁荔最新万字长文：Why We Think

网友们看罢，纷纷打出了 "精彩" 二字： 感觉就像打开了人工智能理解的一个全新维度。 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP 翁荔 所发布的最新 万字长文 —— 围绕"测试时计算"（Test-time Compute）和"思维链"（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。 翁荔表示： 让模型在输出答案前多思考一会儿（比如通过智能解码、思维链推理、潜在思考等方法），能显著提升它的智能水平，突破当前的能 力瓶颈。 那么接下来，我们就来深入了解一下这篇文章。 动机 让模型思考更长的时间可以通过几种不同的方式来激发。 心理学类比 核心思想与人类思考方式深度关联。 人类无法立即回答"12345×56789等于多少？"，而是需要时间分析——这正是Daniel Kahneman在《思考，快与慢》（2013）中提出的双 系统理论： 因为系统1思维是快速和简单的，它经常以准确性和逻辑性为代价，成为主要的决策驱动因素。它自然依赖于我们大脑的思维捷径（即启发 式），并可能导致错误和偏见。 通过有意识地放 ...