本文提供了关于大语言模型（LLM）元认知当前知识状态的首次全面综述。它弥合了对LLM何时以及如何展现有效元认知能力以促进AI可靠性和智能的理解差距。

  • 分析和分类了LLM中元认知的格局。
  • 总结了最近的技术进展，包括测量和评估这些能力的方法和基准测试。
  • 详细介绍了在LLM中激发、改进和应用元认知的技术。
  • 讨论了应用、开放问题、挑战以及未来工作的有前景的方向。

作者旨在提供详细的综述，以激发该新兴领域中有意义的研究和讨论。