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Beyond Examples: An Advanced Automated Reasoning Paradigm in Contextual Learning Based on MCTS
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内容提要
本研究提出了HiAR-ICL范式，克服了传统上下文学习在复杂数学推理中的局限性，通过抽象思维和推理动作实现了79.6%的准确率，超越了现有模型。
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关键要点
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本研究提出了HiAR-ICL范式，克服了传统上下文学习的局限性。
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传统上下文学习在复杂数学推理任务中高度依赖示例质量，并需要人类干预。
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HiAR-ICL范式转变研究焦点，从具体示例转向抽象思维模式。
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通过五个基本推理动作构造链状模式，利用蒙特卡洛树搜索探索推理路径。
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在MATH基准测试中实现了79.6%的准确率，超越了现有模型。
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