科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 29 日）发布博文，报道称苹果公司携手杜克大学，提出交错推理（Interleaved Reasoning）的全新强化学习（Reinforcement learning，RL）方法，进一步提升大语言模型的推理能力。
主流大语言模型在处理多步复杂问题时，常采用“先思考后回答”的长链式推理方式。然而，这种方法存在两大痛点：一是响应时间过长，难以满足实时交互需求；二是早期推理步骤出错可能导致最终答案偏差。
研究人员指出，与人类在对话中随时分享部分想法不同，模型往往等到推理全部完成才输出结果，导致效率不高。
苹果公司携手杜克大学，研发了交错推理技术，让模型在推理过程中交替进行内部思考和输出中间答案（sub-answer），从而提升速度与实用性。
交错推理基于强化学习（RL）框架，采用特殊的训练模板，包含 <think> 和 < answer > 标签，确保模型在达到关键推理节点时输出中间结果。
研究团队设计了基于规则的奖励机制，包括格式、最终准确率和条件性中间准确率，确保模型注重整体正确性。
测试中，交错推理在 Qwen2.5 模型（1.5B 和 7B 参数）上表现优异，响应速度提升超 80%，准确率提高高达 19.3%。
此外，该方法仅在问答（QA）和逻辑数据集上训练，却能在 MATH、GPQA、MMLU 等更具挑战性的基准测试中展现强大泛化能力。
研究还尝试了多种奖励策略，如全或无、部分积分和时间折扣奖励，其中条件性和时间折扣奖励效果最佳，显著优于传统方法。
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Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
