把大模型想象成一个学徒，需要跟随一位经验丰富的老师学习，并不断练习和思考，才能提升自己的推理能力。
从神经符号推理的角度，可以通过将符号推理和神经网络相结合，让模型能够以更具结构化和可解释的方式进行推理。
从元学习的角度，可以通过元训练任务提升模型对新知识的快速适应能力，从而提高推理泛化能力。
把大模型想象成一个学徒，需要跟随一位经验丰富的老师学习，并不断练习和思考，才能提升自己的推理能力。
从神经符号推理的角度，可以通过将符号推理和神经网络相结合，让模型能够以更具结构化和可解释的方式进行推理。
从元学习的角度，可以通过元训练任务提升模型对新知识的快速适应能力，从而提高推理泛化能力。