SR²AM:通过自调节模拟规划实现高效智能体推理
论文提出了SR²AM框架,将决策分解为基于世界模型的模拟推理、自调节和反应执行三个系统。在LLM思维链中实现后,该方法能在数学、科学等任务中以更少的推理令牌(减少25.8%-95.3%)达到与超大模型(120-1T参数)竞争的性能,强化学习训练使模型规划视野平均增加22.8%。
First-Principle 上关于「高效智能体推理」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
论文提出了SR²AM框架,将决策分解为基于世界模型的模拟推理、自调节和反应执行三个系统。在LLM思维链中实现后,该方法能在数学、科学等任务中以更少的推理令牌(减少25.8%-95.3%)达到与超大模型(120-1T参数)竞争的性能,强化学习训练使模型规划视野平均增加22.8%。