一篇来自arXiv的最新研究论文探讨了在工具增强型语言模型中，代码与自然语言在算法推理方面的有效性。研究发现，在40个可验证的算法任务基准测试中，使用可执行代码作为中间表示比自然语言推理的性能高出31个百分点以上。研究人员引入了一种干预措施，即模型生成代码然后模拟其执行，这表明性能提升主要是由于可靠的外部执行，而不仅仅是中间表示的变化。 AI
排序理由 在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了一种评估语言模型算法推理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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