跨范式推理框架AlgoPilot正式提出
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2026年11月4日，研究团队在arXiv发布论文，正式提出跨范式推理框架AlgoPilot。该框架主要包含三个协同模块：SteerLM负责自适应选择解题策略，GuideLM负责生成结构化引导，最终由ExecutionLM输出解答。评测结果显示，基于Qwen3-8B构建的AlgoPilot在13项基准测试中，将同模型的平均准确率从38.4%提升至72.9%，且超越了GLM-5提示词基线11.7%。相关测试还证实，该框架的策略选择与表述模块具备跨执行模型的迁移能力。
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- arXiv 人工智能AlgoPilot：通过策略选择与引导实现大语言模型的跨范式推理
跨范式推理框架 AlgoPilot 正式提出，其通过 SteerLM 自适应选择解题策略、GuideLM 生成结构化引导，并由 ExecutionLM 输出解答。该框架基于 Qwen3-8B 构建，在 13 项基准评测中将同模型平均准确率从 38.4% 提升至 72.9%，超越 GLM-5 提示词基线 11.7%。测试证实其策略选择与表述模块可跨执行模型迁移。
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