复旦大学发布AoR框架，提升大模型复杂推理效能

复旦大学的研究团队推出了一种名为AoR的新框架，旨在解决大语言模型在复杂推理任务上的局限性。AoR通过层次化推理链聚合和动态采样策略，提高了模型的推理性能，同时减少了计算成本。在数学、常识和符号推理任务上，AoR展现出了优于现有方法的性能，尤其是在AQuA数据集上。尽管如此，研究者指出AoR仍有改进空间，如提升模型评估能力和适应不同任务的通用性。
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