符号思维链这篇新论文提出了一种通过将符号表达式和逻辑规则与思维链（CoT）提示相结合来提升大型语言模型（LLMs）逻辑推理能力的方法。这种提示技术被称为符号思维链，它是一个完全基于LLM的框架，具有以下关键步骤：- 将自然语言上下文转换为符号格式- 遵循符号逻辑规则推导出逐步解决问题的计划- 使用验证器来检查翻译和推理链这些CoT变体可以有助于改进构建更可靠和“智能”的基于LLM的AI代理的高级工作流程，以适应真实世界。更多我的想法请查看这里：
https://youtu.be/BBhLELGj77k?si=47UMI4EER5rpYvD4&t=1046
