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RM-PoT: Reformulating Mathematical Problems and Solving via Program of Thoughts

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出RM-PoT框架，旨在提升大型语言模型在复杂数字推理任务中的表现。该框架通过重构问题、代码辅助推理和少量样本学习，显著提高了解题的准确性和鲁棒性。研究表明，问题表述的微小变化会影响解答效果。

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标签

RM-PoT框架 program 大型语言模型 少量样本学习 数字推理 问题重构
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