这项来自首尔国立大学的研究提出了状态机推理(SMR)框架,解决了大型语言模型在信息检索中的过度思考问题。研究者将推理过程从冗长的令牌生成转变为离散动作(精炼、重排序、停止),使系统能够高效地在状态间转换。实验结果表明,SMR在BEIR和BRIGHT基准测试中显著提高了检索性能,同时减少了74.4%的计算资源消耗,证明其在不同语言模型和检索器中的通用性。这种结构化方法不仅解决了冗余轨迹和误导性推理问题,还为构建更高效的信息检索系统提供了新思路。
至顶网 科技行者 2025-06-05 12:03:09