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机器之心报道⑨、递归思考 + 自我批判▓，CoRT 能带来 LLM 推理力的飞跃吗❶？

CoT大家都很熟悉了⑬，通过模仿「人类解题思路」①，进而大幅提升语言模型的推理能力❷。

这几天⑰，一个名为 CoRT的概念火了⑰！从名称上来看⑰，它在 CoT 中加入了「递归思考」这一步骤⑪。

具体来讲⑱，CoRT 能让 AI 模型递归地思考它们的响应②，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④，并一遍一遍地尝试⑳。

通过将「结构化自我批判」和「递归思考模式」结合起来⑫，提升语言模型的推理能力⑰。

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

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 CoT④，CoRT 让语言模型不仅能分步骤思考④，还能在思考过程中反复回头检查⑱、修正⑬，形成类似于人类的「反思性思维」或「内省」的推理路径⑦。

然而⑭，很多网友对 CoRT 的出现并没有感到太激动⑰。CoRT 是让 LLM 更努力思考的不错技巧⑨，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❷。

还有网友指出❸，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⑭。

有网友发出疑问：CoRT 不就是现在大多数 LLM 的思考模式吗❷？

比如在 Cursor 中配置的 Gemini 2.5 Pro▓，它的 CoT 就是这样做的⑦。模型会思考一分钟③，并反驳自己的答案⑫，直到找到最无力反驳的答案⑩。

再比如⑤，CoRT 不就是 Qwen 和 R1 中的「but wait」模式吗⑩？模型一直思考⑲，并自我反驳①，两者似乎没有什么不同⑰。

大家觉得⑥，CoRT 是不是「新瓶装旧酒」呢⑧？请在评论区留言⑫。

项目介绍⑭、根据项目介绍⑤，CoRT 的诀窍在于以下四个方面：

自我评估⑰；

有竞争力的替代生成方案⑰；

迭代优化▓；

动态思维深度⑨。

工作流程包括了以下四个步骤：

首先⑨，AI 生成初始响应▓。

其次⑮，AI 决定它需要多少轮「思考」⑨。

接着⑩，对于每一轮思考：⑱、生成 3 个替代性响应⑱；

评估所有响应⑩；

选择最佳响应❸。

最后⑮，最终响应就是这场 AI 大混战的幸存者③。

Web 界面使用方式⑱、一②，打开 start_recthink.bat

二③，等待一会③，让它安装依赖项

三⑳，配置成功❶、如果你是运行在 linux 系统上⑲，则依如下：

打开一个新的壳层:

效果怎么样呢①？

作者使用 Mistral 3.1 24B 进行了测试⑰，根据他的说法⑧，CoRT 在编程任务中的表现从「meh」升到了「holy crap」①。

我们来看一下示例▓，下图为 Mistral 3.1 24B+CoRT：

下图为 Mistral 3.1 24B 无 CoRT：

从结果来看①，使用 CoRT 前后⑰，Tic-tac-toe游戏从基础的 CLI变成了完全的 OOP⑳。

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

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