主要观点：近年来 AI 发展迅速，从大型语言模型到生成式预训练 Transformer 等都取得重大突破，最新且重要的进展是推理模型，它为技术带来更具思考性的元素。
关键信息：

• 人工智能发展历程中，近期出现推理模型，其架构源于思维链提示技术，能进行多阶段思考。
• 多数情况下传统语言模型足够，复杂用例如数学或高级数据分析更适合推理模型，但其响应时间长、需更多计算力和资源，可能导致成本上升，需根据情况选择。
• 推理模型能减少幻觉，适用于对准确性要求高的情况，其结构化方法也利于压力测试或验证复杂解决方案。
• 代理型 AI 与推理模型有重叠，如 ReAct 框架，能进行思维链推理并执行动作，但推理模型不会自动执行建议，选择取决于用例和决策控制需求。
  重要细节：
• LLMs 及 GPT 推动生成式 AI 发展。
• 推理模型像人类一样通过逻辑步骤解决问题。
• 传统语言模型和推理模型在处理不同类型任务时各有优势和劣势。
• 推理模型可减少 AI 给出错误答案的情况。
• 代理型 AI 中 ReAct 框架的作用及与推理模型的区别。