Decision-Flow采样：免训练提取大模型潜在推理路径
原文标题：Sampling via Decision-Flow: Training-Free Extraction of Improved Latent Reasoning Paths in Large Language Models
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论文基于分布锐化假说，探讨能否在不做昂贵 RL 微调的情况下解锁基础模型中已潜藏的高奖励推理路径。作者提出免训练、免数据的推理时框架 DF-Sample，构建分层推理树、对终端节点评分并将效用反向传播以指导分支决策。在 GPQA 上达到 45.6% 准确率，超过 power sampling 的 38.9% 与 GRPO 的 39.9%，表明免训练方法可超越训练方法。
- 问题
- RL微调是否真带来新推理能力，还是仅重排基础模型中已潜藏的高奖励路径。
- 方法
- 提出免训练免数据的推理时框架DF-Sample，构建分层推理树、对终端节点评分并反向传播效用，做全局轨迹评估后再选路径。
- 结果
- GPQA上达45.6%，超过power sampling的38.9%与GRPO的39.9%。
- 影响
- 无需RL微调即可在推理时挖出潜在推理链，降低提升推理能力的训练成本。
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