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Kwai-STaR: Transforming Large Language Models into State-Transition Reasoners
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Kwai-STaR框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）在数学推理中的能力。通过定义状态空间和生成状态转移数据，结合课程训练策略，显著提高了LLMs的推理效率和表现。
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关键要点
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Kwai-STaR框架旨在提升大型语言模型（LLMs）在数学推理中的能力。
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该框架通过定义状态空间和生成状态转移数据来增强推理能力。
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结合课程训练策略，Kwai-STaR显著提高了LLMs的推理效率和表现。
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文章指出，状态转移在LLMs推理中的重要性被忽视，Kwai-STaR填补了这一空白。
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