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RM-PoT：通过思维程序重新表述数学问题和求解
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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，旨在解决大型语言模型在复杂数字推理中的脆弱性。通过重构问题、代码辅助推理和少量样本学习，显著提升了解答的表现和准确性。微小问题变化对解答分布有显著影响，从而增强模型的鲁棒性。
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关键要点
- 提出RM-PoT框架，解决大型语言模型在复杂数字推理中的脆弱性。
- 框架通过重构问题、代码辅助推理和少量样本学习提升解答表现和准确性。
- 微小问题变化显著影响解答分布，增强模型的鲁棒性。
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