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RESEARCH · CL_128948 · Jul 7 · 04:00

新研究探索先进的大语言模型推理技术，提升性能和效率

研究人员正在探索新颖的方法来增强大语言模型（LLM）的推理能力，超越传统方法。一个框架ILR整合了动态交互策略和感知校准，以提高LLM的独立解决问题能力，相比基线提高了高达5%。另一种方法，自进化后训练（SePT），表明LLM可以在没有外部奖励的情况下，通过训练自己的采样响应来提高推理能力。此外，R$^2$PO将用于生成训练数据的策略与用于推理的策略分离开来，从而在MATH-500等基准测试中提高了准确性。另一项独立研究引入了“深度思…