Structural Chain-of-Thought 可执行计算图推理框架

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Petr Senatorov 等作者的报道，提出 Structural Chain-of-Thought 框架。该框架让大语言模型生成可执行计算图，而非自由文本推理，最终答案由图确定性执行得出。模型通过基于图的强化学习训练，奖励结构有效性、答案正确性和与参考图的节点重叠。报道未提及该框架的适用对象、收费或额度、地域及使用限制。截至本综述，尚无后续跟进报道，事件进展以该篇报道为准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。