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- @weixin_43851330
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ReAct：赋予大模型“思考”与“行动”的协同之力，告别一本正经的胡说八道
摘要：ReAct模式通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，有效提升了大型语言模型（LLM）的可靠性和准确性。与单纯推理的CoT方法相比，ReAct通过外部交互获取实时信息，显著减少了"事实幻觉"问题；而与纯行动方法相比，其推理能力在复杂任务中表现更优。实验显示，在HotpotQA和Fever任务上，ReAct与CoT的组合策略取得了最佳效果，分别通过&q
ReAct：赋予大模型“思考”与“行动”的协同之力，告别一本正经的胡说八道
摘要：ReAct模式通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，有效提升了大型语言模型（LLM）的可靠性和准确性。与单纯推理的CoT方法相比，ReAct通过外部交互获取实时信息，显著减少了"事实幻觉"问题；而与纯行动方法相比，其推理能力在复杂任务中表现更优。实验显示，在HotpotQA和Fever任务上，ReAct与CoT的组合策略取得了最佳效果，分别通过&q
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