arXiv · cs.AI· Jiwon Jeon·· 18 天前精选AI 评分53
arXiv 论文 UPTURN 提出以新用户回合重定向 LLM 推理实现自纠错
Inject a Turn, Not a Token: Learning Where to Redirect LLM Reasoning for Self-Correction
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jiwon Jeon
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13672v1
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AI 导读
arXiv 论文 UPTURN（arXiv:2610.13672）提出无需微调的推理自纠错框架：用 130K 参数 MLP 头在冻结编码器上学习失败 rollout 的干预位置，再以新用户回合注入指令并重新生成后缀。研究发现固定生成预算下行内注入无法可靠重定向推理，而新回合注入可以；在四个推理模型和六个数学基准上，UPTURN 在所有设置下平均准确率均超过 32-rollout 基线，在匹配纠错预算下优于自纠错和反思 token 注入基线，并可跨模型迁移至 GPQA-Diamond，与 GRPO 和自纠错方法互补。
推荐理由
这篇论文提出了免微调的自纠错框架，用新用户回合而非行内注入来重定向推理，并给出了跨四个推理模型与六个数学基准的验证结果。
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