arXiv cs.AI·67 天前★ 3
递归智能体推理：统一测试时计算方法
原文标题：Recursive Agentic Reasoning
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文提出GROW、PRUNE和BRANCH三种递归算子，统一视图下评估测试时推理方法。在五个基准和三个前沿模型上，BRANCH在所有14个设置中平均提升5.98个百分点，且优势与基线截断率强相关。
- 问题
- 迭代精炼、分解、重复采样等测试时推理方法缺乏统一比较。
- 方法
- 将测试时方法统一为推理轨迹上的递归算子GROW、PRUNE、BRANCH，在共享评测框架下对比。
- 结果
- BRANCH在14个设置全部提升，平均+5.98个百分点，12个设置最优；GROW平均+2.18，PRUNE平均+0.94。
- 影响
- 多路径采样加选择是当前最稳的测试时扩展手段，收益与基线截断率强相关，无需按问题路由算子。
AI 处理过程展开/收起
原始标题：Recursive Agentic Reasoning
AI 中文标题：递归智能体推理：统一测试时计算方法
来源：arXiv cs.AI · 发布于 67 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：测试时计算 / 推理 / 智能体 / 递归
关键词：test-time reasoning / recursion / agent
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