AlgoPilot 跨范式推理框架：基于 Qwen3-8B 准确率从 38.4% 升至 72.9%
原文标题：AlgoPilot: Cross-Paradigm Reasoning in Language Models via Strategy Selection and Guidance
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论文提出 AlgoPilot，先由 SteerLM 自适应选择求解范式，再由 GuideLM 生成结构化建模指导，最后由 ExecutionLM 执行求解。基于 Qwen3-8B 在 5 类问题、13 个基准、66 个领域上评测，平均准确率从 38.4% 提升至 72.9%，超过 GLM-5 提示基线 11.7%。消融显示引导与建模模块可跨执行模型迁移。
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AlgoPilot 在 Qwen3-8B 上把平均准确率从 38.4% 提到 72.9%
- •框架分三步：SteerLM 选求解范式，GuideLM 生成结构化建模指导，ExecutionLM 执行求解
- •SteerLM 经 SFT 加 RL 训练，GuideLM 经 SFT 训练，区别于依赖固定推理模板的提示方法
- •评测覆盖 5 类问题、13 个基准、66 个领域，并对比同规模小模型与大型 LLM
- •平均准确率从 38.4% 升至 72.9%，超过 GLM-5 提示基线 11.7%
- •消融显示引导与建模模块可跨执行模型迁移
为什么重要：提升几乎全部来自同一 8B 模型上的流程改造而非换更大模型，说明先选范式再建模的执行前结构对跨领域推理的性价比很高。
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