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内容提要
大型推理模型（LRMs）在长链推理能力上面临挑战，现有评测体系无法有效评估其复杂任务表现。复旦大学与美团推出的R-HORIZON框架通过问题组合方法提升了模型的多步推理能力。评测显示，主流模型在长链推理中性能普遍下降，存在推理长度、反思机制和预算分配等瓶颈。通过强化学习训练，R-HORIZON显著提升了模型推理性能，标志着研究范式的转变。
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关键要点
- 大型推理模型（LRMs）在长链推理能力上面临挑战，现有评测体系无法有效评估其复杂任务表现。
- 复旦大学与美团推出的R-HORIZON框架通过问题组合方法提升了模型的多步推理能力。
- 现有基准测试主要关注独立问题，无法满足真实应用场景的需求。
- R-HORIZON提出的问题组合方法将孤立任务转化为复杂的多步骤推理链。
- R-HORIZON Benchmark涵盖6个代表性数据集，评测发现主流模型在长链推理中性能普遍下降。
- 当前LRMs存在有效推理长度受限、反思机制高度局部化和思考预算分配失衡等三大瓶颈。
- 通过强化学习训练，R-HORIZON显著提升了模型推理性能，标志着研究范式的转变。
- R-HORIZON训练带来了推理机制的深层改变，包括更高效的推理长度和更合理的预算分配。
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延伸问答
R-HORIZON框架的主要创新是什么？
R-HORIZON框架提出了问题组合方法，将孤立任务转化为复杂的多步骤推理链。
当前大型推理模型在长链推理中面临哪些主要瓶颈？
主要瓶颈包括有效推理长度受限、反思机制高度局部化和思考预算分配失衡。
R-HORIZON如何提升模型的推理性能？
通过强化学习训练，R-HORIZON显著提升了模型在长链推理任务中的表现。
R-HORIZON Benchmark包含哪些数据集？
R-HORIZON Benchmark涵盖6个代表性数据集，用于评测LRMs的多步推理能力。
现有评测体系为何无法有效评估大型推理模型的表现？
现有评测体系主要关注独立问题，无法满足真实应用场景中对长链推理的需求。
R-HORIZON的研究范式转变意味着什么？
R-HORIZON标志着研究范式的转变，从关注模型能解决什么问题转向关注模型能走多远。
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