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本文介绍了 ImplicitHop，即两个以推理深度（跳数）衡量演绎推理能力的自然语言基准，并发现，在 15 个开放模型中，准确率均随推理组合长度的增加而急剧下降，且利用上下文中的知识进行推理的表现显著优于利用预训练权重中编码的知识。