研究团队提出大模型推理期激活引导方法COMPASS

2026年10月7日，arXiv发布关于COMPASS方法的研究论文。COMPASS是一种针对大语言模型的推理期激活引导方法，主要通过模型自身直接回答的正确性信号定位关键注意力头，并引导其激活以激发推理能力。实验表明，该方法在三个模型族和多个数学基准中均优于现有的激活引导基线，使GSM8K基准的准确率平均提升16个百分点。此外，COMPASS在生成token减少20%至70%的情况下能够接近思维链（CoT）的准确率，且相关干预无需重新拟合即可直接迁移至未见过的基准测试中。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。