面向连续空间推理的推理时扩展

面向连续空间推理的推理时扩展 ArXiv ID: 2510.12167作者: Minghan Wang, Thuy-Trang Vu, Ehsan Shareghi, Gholamreza Haffari机构: Monash University, University of Melbourne发布日期: 2025-10-14 摘要通过结合过程或结果奖励模型（PRM 或 ORM）重排序的多样本生成，推理时扩展已被证明对大型语言模型的文本推理有效。本文研究是否可以将这些成熟技术成功应用于连续空间推理。使用 COCONUT 连续空间推理语言模型作为骨干，研究系统评估了推理时扩展技术在科学计算、物理模拟和几何问题求解中的表现。改进的推理时扩展方法可以将准确率提升20-35%。 问题背景连续空间推理 vs 离散文本推理1234567891011121314离散文本推理（如数学证明）：&...

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