据机器之心 10 月 14 日报道，来自谷歌、Mila 研究所等研究机构的研究者联合探索了一种新方法 —— 让 LLM 学习推理规则，并提出一种名为假设到理论（Hypotheses-to-Theories，HtT）的新框架。这种新方法不仅改进了多步推理，还具有可解释、可迁移等优势。在数值推理中，他们观察到 GPT-4 的准确率提高了 21.0%。在关系推理中，GPT-4 的准确性提高了 13.7%，GPT-3.5 则获益更多，性能提高了一倍。性能增益主要来自于规则幻觉的减少。