哈工大提出推理边界框架，显著提升LLMs推理能力

哈工大的陈麒光等人提出了一种推理边界框架（RBF），用于量化和优化大型语言模型（LLMs）在思维链（CoT）任务中的推理能力。RBF定义了三种推理边界：完全可行、完全不可行和部分可行，通过这些边界，研究者能够更系统地评估和优化模型的推理能力。实验结果显示，最短可接受推理路径（MARP）策略显著提高了模型在复杂任务中的推理效率。该研究已被NeurIPS 2024接收并评为Oral Presentation。
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