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实验首先证实了「递归计算」对于复杂推理任务的不可或缺性。如表 1 所示,当 LLM 不使用思维链(CoT)机制时,其在需要多步推理的任务上表现不佳。然而,一旦引入 CoT,赋予模型文本空间「递归计算」的能力,准确率便显著提高。这凸显了 CoT 为 LLM 带来的「类递归」能力的重要性。

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