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DART框架在无需训练的情况下优化AI推理，减少了token使用量
研究人员开发了DART，一个新颖的、无需训练的框架，用于优化混合AI模型的推理能力。DART能够自适应地路由查询，允许直接回答简单问题，同时为复杂问题分配更多的计算预算。该方法使用草稿协议来确定是否需要扩展思考，显著减少了token使用量，同时在具有挑战性的数学和代码推理任务上保持或提高了准确性。该框架的有效性已在各种模型规模和系列中得到证明，无需标记数据或梯度更新。
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INFUSER框架通过引导式自我进化提升LLM推理能力
研究人员开发了INFUSER，一个用于自我进化语言模型的新框架，可增强推理能力。该迭代式协同训练系统包含一个生成器（Generator），用于从文档中生成问题和答案，以及一个从中学习的求解器（Solver）。生成器根据影响分数（influence score）获得奖励，确保它生成真正能提升求解器性能的问题，而非仅仅是难题。INFUSER展示了显著的改进，一个8B模型在数学和编码任务上的表现优于一个更大的32B模型。