Energy-Based Reasoners 将循环推理建模为能量函数梯度下降
原文标题：Energy-Based Reasoners: Your Recurrent Reasoner Should Be an Energy-Based Model
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论文提出 Energy-Based Reasoners（EBR），在潜在推理状态上学习能量函数，把循环更新表述为能量梯度下降，并用能量值提供停止信号。配合探索式训练，在四个算法推理基准上匹配或超越现有循环推理模型，数独极端难度达 99.9% 准确率且推理算力少 345 倍。
- 问题
- 循环推理模型缺少显式进度度量，难以判断何时停止循环、如何改进当前状态。
- 方法
- 在潜在推理状态上学习能量函数，把循环更新写成能量梯度下降，用能量值作停止信号，并配探索式训练。
- 结果
- Sudoku-Extreme 达 99.9% 准确率，推理算力比次优模型少 345 倍；多解基准覆盖率达 SOTA。
- 影响
- 为循环式推理提供可解释的停止准则，大幅降低推理算力，适合需要多步推理的产品落地。
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