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机器之心报道❷、递归思考 + 自我批判⑩，CoRT 能带来 LLM 推理力的飞跃吗⑤？

CoT大家都很熟悉了⑭，通过模仿「人类解题思路」⑪，进而大幅提升语言模型的推理能力❶。

这几天④，一个名为 CoRT的概念火了⑮！从名称上来看⑬，它在 CoT 中加入了「递归思考」这一步骤⑮。

具体来讲▓，CoRT 能让 AI 模型递归地思考它们的响应④，生成替代性方案②，并从中选择最佳的一个④。

这就像赋予了 AI 自我质疑或反驳的能力⑯，并一遍一遍地尝试⑫。

通过将「结构化自我批判」和「递归思考模式」结合起来❸，提升语言模型的推理能力⑱。

短短两周时间⑱，CoRT 在 GitHub 的星标数已经快突破 2k 了⑤。

GitHub 地址：https://github.com/PhialsBasement/Chain-of-Recursive-Thoughts

从技术原理来讲⑲，相较于传统的 CoT⑰，CoRT 让语言模型不仅能分步骤思考⑥，还能在思考过程中反复回头检查⑪、修正⑨，形成类似于人类的「反思性思维」或「内省」的推理路径①。

然而⑦，很多网友对 CoRT 的出现并没有感到太激动⑭。CoRT 是让 LLM 更努力思考的不错技巧⑦，但称不上什么新颖的 idea⑫。它的工作原理就像一个加入了递归组件的元提示⑰。

还有网友指出⑪，这种方法在 2023 年的论文中《Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate》就出现了⑤。

有网友发出疑问：CoRT 不就是现在大多数 LLM 的思考模式吗⑤？

比如在 Cursor 中配置的 Gemini 2.5 Pro⑮，它的 CoT 就是这样做的⑩。模型会思考一分钟▓，并反驳自己的答案⑧，直到找到最无力反驳的答案⑪。

再比如⑰，CoRT 不就是 Qwen 和 R1 中的「but wait」模式吗⑱？模型一直思考❸，并自我反驳⑤，两者似乎没有什么不同❶。

大家觉得⑱，CoRT 是不是「新瓶装旧酒」呢⑪？请在评论区留言⑮。

项目介绍⑰、根据项目介绍⑯，CoRT 的诀窍在于以下四个方面：

自我评估⑪；

有竞争力的替代生成方案②；

迭代优化⑮；

动态思维深度④。

工作流程包括了以下四个步骤：

首先⑰，AI 生成初始响应❷。

其次⑬，AI 决定它需要多少轮「思考」❷。

接着③，对于每一轮思考：⑧、生成 3 个替代性响应③；

评估所有响应⑬；

选择最佳响应⑥。

最后⑮，最终响应就是这场 AI 大混战的幸存者⑨。

Web 界面使用方式❶、一⑳，打开 start_recthink.bat

二⑨，等待一会⑪，让它安装依赖项

三⑩，配置成功❷、如果你是运行在 linux 系统上⑧，则依如下：

打开一个新的壳层:

效果怎么样呢❶？

作者使用 Mistral 3.1 24B 进行了测试⑧，根据他的说法⑪，CoRT 在编程任务中的表现从「meh」升到了「holy crap」❸。

我们来看一下示例③，下图为 Mistral 3.1 24B+CoRT：

下图为 Mistral 3.1 24B 无 CoRT：

从结果来看⑭，使用 CoRT 前后⑱，Tic-tac-toe游戏从基础的 CLI变成了完全的 OOP⑫。

参考链接：https://x.com/omarsar0/status/61818478

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