START论文 – 工具增强的复杂推理模型

START（Self-Taught Reasoner with Tools）是一种创新型大型语言模型，通过整合外部工具（如 Python 解释器）提升其推理能力。它采用“Hint-infer”和“Hint-RFT”技术，自学如何更有效地使用这些工具，从而在科学问答、数学问题解决和代码生成等任务中表现出色。特别是在博士级科学问答 GPQA 和竞赛级数学基准测试中表现优异，成绩达到或超过现有开源模型的最新水平。

START的特点:

1. 工具整合：特别与 Python 解释器整合，支持复杂计算、自校正、探索多种方法和自调试。
2. Hint-infer 技术：通过插入提示刺激工具使用，无需额外示范数据，适合测试时间扩展。
3. Hint-RFT 框架：通过拒绝采样和微调增强模型对工具的使用能力。
4. 基准测试表现：在多个复杂推理任务中表现出色，如 GPQA、AMC23、AIME24 等。

START的功能:

1. 科学问答：解决博士级科学问题。
2. 数学问题解决：在 AMC23、AIME24、AIME25 等数学基准测试中应用。
3. 代码生成：通过 LiveCodeBench 测试验证其代码生成能力。
4. 工具辅助计算：利用 Python 解释器执行复杂计算、自校正、探索多种解法和自调试。

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