研究团队提出角色增强零样本思维链提示框架RE-ZS-CoT

2026年10月22日，研究团队在arXiv发表论文，提出角色增强零样本思维链（RE-ZS-CoT）提示框架。该框架通过结合特定领域专家角色来增强大语言模型的推理能力，支持8种预设角色的静态选择，以及由模型自主匹配角色的动态选择。消融实验证实，任务与角色的严格对齐对性能至关重要。 在评测表现上，该框架在20个大语言模型与7个基准测试中相比基线最高实现44个百分点的提升。此外，该方案在2b至14b参数规模上验证了可扩展性，其中Granite3.3-8b在算术推理中展现出显著成效。

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