论文提出 MLR 多层级推理框架，小模型长链推理更稳
原文标题：Enhancing Language Model Reasoning with Structured Multi-Level Modeling
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论文提出 Multi-Level Reasoning（MLR），把长链思维链拆成高层规划器（LoRA 模块）与低层执行器（基座模型）的「规划-执行」循环，并用迭代 Step-DPO 结合 Twisted SMC 做过程级偏好优化。在仅用 DeepSeek-R1 蒸馏 10% SFT、5% 偏好数据下，数学、科学、逻辑推理基准优于 SFT 蒸馏与 RL 基线，长程推理退化更慢。
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