在當前的生成式AI競技賽中，大模型的參數(shù)之爭已逐漸陷入邊際效益遞減的困境，自然語言處理領(lǐng)域需要一個新的突破口。天娛數(shù)科子公司智境云創(chuàng)的技術(shù)研發(fā)團隊于近日發(fā)表了題為《Breaking Thought Patterns: A Multi-Dimensional Reasoning Framework for LLMs》（http://arxiv.org/abs/2506.13192）的論文。

論文以多維推理框架為核心，重新定義了語言智能的進化路徑。其核心架構(gòu)LADDER（Logical Abstraction and Dimensionality Descent for Emergent Reasoning）通過思維鏈（CoT）、專家混合（MoE）和語義升降維（DimMap）三大引擎的協(xié)同，突破了以往大語言模型固有思維性、創(chuàng)造多樣性和任務(wù)適配性上的瓶頸。“智者千問2.0”，正是在這一背景下應運而生的全新多維推理框架。

三大核心引擎，驅(qū)動語言智能的躍遷

1. 思維鏈CoT：讓推理擁有可追溯的“思路”

在“智者千問2.0”中，CoT（Chain-of-Thought）機制引導模型逐步拆解問題，顯式展示中間推理過程。這意味著模型不再只是輸出一個黑箱答案，而是先搭建出多步的邏輯臺階。無論是數(shù)學推導、常識聯(lián)想還是多情節(jié)故事編織，都因此更加清晰、可解釋。

2. 專家混合MoE：激活“多智者共商”的智慧協(xié)作

傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)往往以單一路徑處理所有輸入，而“智者千問2.0”借助 Mixture of Experts（MoE）機制，針對不同任務(wù)需求動態(tài)選擇最匹配的子模型（專家）。系統(tǒng)通過Top-k路由，僅激活得分最高的k個專家，再通過門控網(wǎng)絡(luò)計算權(quán)重并加權(quán)融合，再通過門控網(wǎng)絡(luò)加權(quán)融合，實現(xiàn)多維視角的智能共創(chuàng)。

3. 語義升降維DimMap：在抽象與細節(jié)之間自由穿梭

在LADDER框架下，輸入首先基于語義錨點映射至高維抽象概念空間，實現(xiàn)語義的升維泛化，再由多專家并行加工后，通過降維策略回落至具體語境。這一機制保證了語言生成既能從高階概念出發(fā)，拓展聯(lián)想的邊界，又能在輸出時保持語義一致、結(jié)構(gòu)合理。

LADDER結(jié)構(gòu)示意圖。左圖：對任務(wù)進行分詞處理，提取關(guān)鍵詞。右圖：對關(guān)鍵詞進行語義推理。

實驗驗證，生成更富創(chuàng)造、更講邏輯、更適配答案

在多個任務(wù)的系統(tǒng)實證中，智者干問2.0在生成多樣性、語義一致性、任務(wù)完成率以及語言流暢性等維度均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。如：在創(chuàng)意寫作任務(wù)中，其Self-BLEU降至0.06，顯示生成內(nèi)容高度去同質(zhì)化；Distinct-2高達0.46，表明詞匯與表達極具豐富性。通過測試人工評審結(jié)果中，48%首選智者干問2.0的輸出，充分體現(xiàn)其卓越的創(chuàng)造力。

在常識推理與復雜指令執(zhí)行任務(wù)中，智者干問2.0不僅保持了較高的準確率，還能夠主動展現(xiàn)多條推理鏈與多樣化解法，體現(xiàn)出獨特的“廣度思考”能力。這種既追求正確，又勇于探索多解空間的特質(zhì)，正是下一代生成式人工智能走向深層智能與創(chuàng)新表達的重要方向。

多模塊協(xié)作，形成真正的“千問之智”

消融實驗進一步揭示了三大模塊不可或缺的作用：

正是這三者如梯級般層層遞進、互相支撐，構(gòu)成了“智者千問2.0”的千問之智，使它能夠在多領(lǐng)域任務(wù)中展現(xiàn)強大的泛化與遷移能力。

從廣告創(chuàng)意到科學論證，從角色對話到多步驟規(guī)劃，智境云創(chuàng)“智者千問2.0”借LADDER框架為語言智能注入了“會思考、懂協(xié)作、能跨層”的新靈魂。這不僅是技術(shù)體系的進化，也是通向更具創(chuàng)造性與適應性的未來人工智能的重要臺階。智者千問2.0版，正以多維推理的力量，為人機共創(chuàng)開拓更寬闊的邊界。

論文鏈接：http://arxiv.org/abs/2506.13192