（即穷举搜索）的情况下是不可解的，也就是说，证明结论为P≠NP。

是的，如果你能严格证明存在一种特定类型的NP完全问题，当变量数趋于无穷大时，无法在多项式时间内求解这类问题，就可以认为，证明了P!=NP。

在Ke Xu和Guangyan Zhou的论文中，他们构建了CSP和SAT的极难示例，证明了这些示例在没有穷举法的情况下无法求解。

而GPT-4，也得出了一致的结论。

是的，如果我们能够证明不存在一种算法能够以低于

的时间复杂度解决某些SAT实例，那么当变量数量趋于无穷大时，它确实可以为某些无法在多项式时间内解决的NP完全问题的存在提供强有力的证据。

这项研究再次证明，GPT-4有充分的潜力与人类合作，共同探索极其复杂的专家级难题。

LLM不仅能掌握基本知识，还可以在广泛的解空间中发现新的见解。这也预示着科学LLM的范式下，科学发现的无限前景。

那么，GPT-4展现出如此强大，思维推理能力，背后的极致究竟是什么呢？

古希腊哲学家苏格拉曾说过，「我不能教会别人任何事，我只能让他们思考」。

这次，研究人员恰巧就从中汲取了灵感，提出一种通用问题的解决框架——苏格拉底式推理（Socratic Reasoning）。

简单讲，苏格拉底方法就是让我们「一步一步思考」，提出一系列问题激发批判性思维。

这对于大模型来说，如果能够进行批判性思考，就可以针对复杂问题提出高效的解决方案。

对此，研究团队指出这一框架旨在推动LLM解决高度复杂任务，协调各种子问题，并引导其搭建高层次推理途径。

「苏格拉底式推理」是在人类与LLM之间的一系列对话回合中进行的，是与LLM一起解决复杂挑战的递归机制。

如下图所示，「苏格拉底式推理」有5种强大的提示模式：演绎、转换、分解、验证、整合。

通过发掘新的见解和观点，将复杂问题分解为子问题或步骤，并通过质疑回答进行自我完善。