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网站后台上传图片显示运行错误为什么,推广普通话写好规范字手抄报,澄海建设局网站上不了,网站上的动态图怎么做的ReAct是一种将推理(Reasoning)与行动(Acting)结合的AI范式#xff0c;让大模型交替生成思考(Thought)和行动(Action)。它解决了纯推理模型(CoT)的幻觉问题和纯行动模型缺乏高层规划的缺陷。ReAct通过协同推理与行动#xff0c;提高了解决复杂任务的能力#xff0c;增强了模型…ReAct是一种将推理(Reasoning)与行动(Acting)结合的AI范式让大模型交替生成思考(Thought)和行动(Action)。它解决了纯推理模型(CoT)的幻觉问题和纯行动模型缺乏高层规划的缺陷。ReAct通过协同推理与行动提高了解决复杂任务的能力增强了模型的可解释性和可控性。实验表明ReAct在知识密集型任务和决策制定任务中表现优异且通过微调可显著提升小模型性能。这一范式对构建智能AI体具有重要启示价值。这篇论文来自最近 AI 圈的风云人物姚顺雨它系统性地提出了将 Reasoning 与 Acting 结合的范式也就是我们现在熟知的 ReAct 模式。论文REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS作者提出了一种基于 Prompt 的范式让 LLM 在解决任务时交替生成 Reasoning Traces 和Task-specific Actions从而解决了 CoT 缺乏外部反馈以及传统决策模型缺乏更高层规划的问题。1. 背景介绍在 ReAct 提出之前LLM 的应用主要分为两个大方向。推理Reasoning例如 Chain-of-Thought (CoT)模型利用内部知识进行多步推理。缺点这是一个静态的黑盒过程模型容易产生幻觉且无法获取外部世界的实时信息例如“现在的美国总统是谁”。行动Acting 模型根据观察Observation直接输出动作Action常见于 RL 或 WebGPT 等通过 API 交互的场景。缺点缺乏高层的语义规划。如果任务很复杂模型很容易迷失在局部的状态中不知道下一步该干什么。人类的认知过程论文用人类做饭举例——我们在做动作切菜之间会有内心独白“菜切好了该烧水了”或“哎呀没盐了得找盐”。这种Reasoning指导行动、处理异常与Acting与环境交互获取信息的紧密协同才是解决复杂问题的关键。2. ReAct 方法论2.1 形式化定义在这个框架下我们将解决问题的 Agent 视为与环境交互的过程。 在时间步 Agent 接收到来自环境的观察 并根据当前的上下文 采取行动。传统策略通常是学习一个映射 其中 是外部动作空间如search[query], click[button]。ReAct 的核心创新在于扩充了动作空间,其中 是语言空间。Thought 。这是一个内部动作不会影响外部环境因此没有对应的观察反馈。它的作用是更新上下文 帮助 Agent 整理思路、分解目标或提取关键信息。Action。这是外部动作执行后环境会返回新的观察 。2.2 具体实现ReAct 主要通过 In-context Learning (Few-shot Prompting) 来实现利用冻结参数的 LLM论文中使用了 PaLM-540B对比实验用了 GPT-3。Prompt 的构建非常直观包含若干个人类编写的(Thought, Action, Observation)轨迹示例。对于推理密集型任务如 QA: 采用交替结构Thought - Action - Observation - Thought ...。对于决策密集型任务如玩游戏: Thought 不需要每一步都出现可以让模型自主决定何时进行 Thought实现稀疏推理。3. 实验与结果分析论文在两类不同的任务上进行了评估知识密集型推理和交互式决策。3.1 知识密集型任务这类任务要求模型回答多跳问题或验证事实。ReAct 被允许调用一个简单的 Wikipedia API只有 Search, Lookup, Finish 三个动作。对比基线:Standard (标准 Prompt)CoT (思维链纯推理)Act-only (纯行动无 Thought)ReAct (本文方法)主要发现:幻觉问题CoT 的主要失败模式是事实幻觉。因为它只能依靠内部参数记忆无法访问外部数据。结构限制ReAct 的主要失败模式是推理错误。因为 ReAct 被强制要求与外部环境交互有时这种结构约束会打断模型的推理流畅性。最佳策略 (ReAct CoT-SC)论文提出了一种结合策略。由于 ReAct 擅长根据事实行动而 CoT 擅长逻辑结构因此可以让两者互补Heuristic A先试 ReAct如果失败没找到答案退回到 Self-Consistency。Heuristic B先试 CoT-SC如果多个采样答案分歧大模型不自信则启用 ReAct 查证。结果: 这种组合在 HotpotQA 和 FEVER 上都取得了最佳性能。3.2 决策制定任务ALFWorld基于文本的家庭环境模拟游戏如“去客厅把所有灯关了”。ReAct 的表现远超 Act-only成功率 71% vs 45%。关键点在 Act-only 中模型经常在长时间跨度任务中忘记“通过子目标 A 之后该干什么”或者一旦失败就陷入死循环。ReAct 通过 Thought 显式地记录了状态“我现在拿着钥匙下一步该去找锁”。WebShop模拟电商购物网站需浏览网页并根据指令购买商品。ReAct 能够处理极其模糊的指令与具体商品选项之间的 Gap。例子用户要“适合户外的保护套”ReAct 会推理出“这意味着我需要找材质耐用的、防水的选项”。3.3 微调的潜力论文还探索了微调。Prompting在大模型540B上 ReAct 效果好但在小模型上较难。Fine-tuning使用 ReAct 生成的成功轨迹包含 Thought去微调较小的模型PaLM-8B/62B。结论微调后的 ReAct 效果显著优于微调后的 CoT 或 Standard。微调 CoT 本质上是在教模型“背诵”知识容易过时/幻觉而微调 ReAct 是在教模型一种“如何寻找信息并推理”的能力。4. 重看 ReACT新的思考4.1 为什么 ReAct 有效Synergy协同Reasoning 指导 Action 的方向减少无效搜索Action 为 Reasoning 提供最新的事实依据Grounding。Interpretability可解释性通过观察 Thought我们可以清楚地知道模型为什么执行这个动作。Controllability可控性论文展示了一个有趣的 Human-in-the-loop 实验。当 Agent 走偏时人类只需要修改其中的一句 ThoughtAgent 就能自我修正后续的 Action而不需要去调参数或重写大量 Prompt。4.2 局限性Context 长度: ReAct 会生成大量的 Thought 和 Observation这会迅速消耗 LLM 的上下文窗口。推理错误: 相比于纯 CoTReAct 在推理的灵活性上受到限制有时会陷入“搜索-无果-重复搜索”的死循环。依赖 Prompt 质量: ReAct 的性能高度依赖于 Few-shot 示例的质量即 Prompt Engineering。5. 总结ReAct 是 LLM 向 AGI 迈进的重要一步。它打破了 LLM 仅作为“知识库”或“聊天机器人”的限制将其转化为能够主动感知、规划并改变环境的 Agent。对我们现在工作的启示:如果你正在构建 Agent显式的 Reasoning Step (Thought) 是必不可少的不要指望模型能直接从 Input 映射到复杂的 API Call。对于私有数据或实时信息场景ReAct 范式让模型自己去 Search/Lookup比单纯的 RAG预检索更灵活因为模型可以根据反馈自我修正检索策略。微调 Agent 时不仅要把最终答案放进训练数据更要把中间的 Thought-Action 轨迹放进去。其他论文附录中有大量的 Prompt 示例ALFWorld, WebShop 等对于实际开发 Agent 的 Prompt Engineering 非常有参考价值。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取