自动推理与工具使用（ART）：简化复杂问题的解决
ART（自动推理和工具使用）是一种提升语言模型（LM）处理复杂任务能力的新方法，该方法于2023年由Bhargavi Paranjape在《ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models》研究中提出。
ART的流程如下。
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任务选择：ART 会从包含各种任务演示的任务库中选择相关任务。
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工具集成：在需要时调用外部工具，将工具输出整合后继续推理过程。
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零样本泛化：ART通过演示学会将新任务分解，并掌握如何合理使用工具。
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人工反馈：用户可以通过修改任务库或添加新工具来提升ART的表现。
提示示例
"Hector가 수평선 위로 35도 각도로 72.0 N 힘으로 체인을 당깁니다. 이 힘의 수평 구성 요소를 결정하십시오."提示处理流程：
1.
搜索：搜索“水平分量的公式是什么？”
2.
代码生成：使用“Fx = Ftens * cosine(θ)”公式生成求解问题的Python代码
3.
代码执行：运行生成的代码，得到“Fx”值
4.
结果：“Fx”值计算为58.9789
ART的应用与使用方法
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任务库：ART 使用包含各类任务演示程序的任务库。
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工具库：调用所需的外部工具（如搜索、代码生成与执行），然后把结果集成到程序中。
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提示构建：ART会借助相关任务的演示来构建新任务的提示。
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自动化推理：ART将任务拆解为多个步骤，并利用必要工具在每一步收集信息、进行推理。
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人工反馈：用户可以通过修改任务库或添加新工具来提升ART的表现。
与CoT（思维链）的比较：
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CoT：CoT是一种用自然语言生成分步推理流程、用于复杂推理的方法。
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ART：ART扩展了CoT的方法，在需要时可使用外部工具（如搜索、代码执行），为推理过程提供了更多信息和计算能力。
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