在当前的生成式AI竞技赛中，大模型的参数之争已逐渐陷入边际效益递减的困境，自然语言处理领域需要一个新的突破口。天娱数科子公司智境云创的技术研发团队于近日发表了题为《Breaking Thought Patterns: A Multi-Dimensional Reasoning Framework for LLMs》（http://arxiv.org/abs/2506.13192）的论文。

论文以多维推理框架为核心，重新定义了语言智能的进化路径。其核心架构LADDER（Logical Abstraction and Dimensionality Descent for Emergent Reasoning）通过思维链（CoT）、专家混合（MoE）和语义升降维（DimMap）三大引擎的协同，突破了以往大语言模型固有思维性、创造多样性和任务适配性上的瓶颈。“智者千问2.0”，正是在这一背景下应运而生的全新多维推理框架。

三大核心引擎，驱动语言智能的跃迁

1. 思维链CoT：让推理拥有可追溯的“思路”

在“智者千问2.0”中，CoT（Chain-of-Thought）机制引导模型逐步拆解问题，显式展示中间推理过程。这意味着模型不再只是输出一个黑箱答案，而是先搭建出多步的逻辑台阶。无论是数学推导、常识联想还是多情节故事编织，都因此更加清晰、可解释。

2. 专家混合MoE：激活“多智者共商”的智慧协作

传统Transformer架构往往以单一路径处理所有输入，而“智者千问2.0”借助 Mixture of Experts（MoE）机制，针对不同任务需求动态选择最匹配的子模型（专家）。系统通过Top-k路由，仅激活得分最高的k个专家，再通过门控网络计算权重并加权融合，再通过门控网络加权融合，实现多维视角的智能共创。

3. 语义升降维DimMap：在抽象与细节之间自由穿梭

在LADDER框架下，输入首先基于语义锚点映射至高维抽象概念空间，实现语义的升维泛化，再由多专家并行加工后，通过降维策略回落至具体语境。这一机制保证了语言生成既能从高阶概念出发，拓展联想的边界，又能在输出时保持语义一致、结构合理。

LADDER结构示意图。左图：对任务进行分词处理，提取关键词。右图：对关键词进行语义推理。

实验验证，生成更富创造、更讲逻辑、更适配答案

在多个任务的系统实证中，智者干问2.0在生成多样性、语义一致性、任务完成率以及语言流畅性等维度均展现出显著优势。如：在创意写作任务中，其Self-BLEU降至0.06，显示生成内容高度去同质化；Distinct-2高达0.46，表明词汇与表达极具丰富性。通过测试人工评审结果中，48%首选智者干问2.0的输出，充分体现其卓越的创造力。

在常识推理与复杂指令执行任务中，智者干问2.0不仅保持了较高的准确率，还能够主动展现多条推理链与多样化解法，体现出独特的“广度思考”能力。这种既追求正确，又勇于探索多解空间的特质，正是下一代生成式人工智能走向深层智能与创新表达的重要方向。

多模块协作，形成真正的“千问之智”

消融实验进一步揭示了三大模块不可或缺的作用：

正是这三者如梯级般层层递进、互相支撑，构成了“智者千问2.0”的千问之智，使它能够在多领域任务中展现强大的泛化与迁移能力。

从广告创意到科学论证，从角色对话到多步骤规划，智境云创“智者千问2.0”借LADDER框架为语言智能注入了“会思考、懂协作、能跨层”的新灵魂。这不仅是技术体系的进化，也是通向更具创造性与适应性的未来人工智能的重要台阶。智者千问2.0版，正以多维推理的力量，为人机共创开拓更宽阔的边界。

论文链接：http://arxiv.org/abs/2506.13192