**SAGE：通过拓扑引导缓解长程推理偏差**

_SAGE: Mitigating Long-Horizon Reasoning Biases via Topological Guidance_

> 针对LLM在稀疏奖励下的长程推理脆弱性，论文提出SAGE框架。该框架结合代数稀疏化与双曲结构引导，分别抑制探索偏差和累积偏差。在12个基准测试中，SAGE显著优于基线，在Andrews-Curtis问题上实现8倍性能提升。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.30192)