arXiv Artificial Intelligence· Weida Liang, Yiyou Sun, Shuyuan Nan, Chuang Li, Dawn Song, Kenji Kawaguchi·· 18 小时前AI 评分23
人类与模型策略可执行性差异：选择性策略检索 SSR 提升数学推理
Strategy Executability in Mathematical Reasoning: Leveraging Human-Model Differences for Effective Guidance
AI 导读
研究揭示数学推理中策略"使用"与"可执行性"存在系统性分离：人类与模型生成的策略在结构化、领域相关的方式上存在差异，导致指导效果出现来源依赖的反转。为此提出测试时框架选择性策略检索（SSR），通过经验性、多路径、来源感知信号选择性检索并组合策略。在多个数学推理基准上，SSR 优于直接求解、上下文学习和单源指导，紧凑推理模型在 AIME25 上准确率最高提升 13 分，在 Apex 上提升 5 分。
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