语言模型能否学会跳过步骤？

本研究探讨语言模型在推理中跳过步骤的能力，提出了一种控制框架以生成更短且准确的推理路径。研究发现，在指导下，模型的任务效率和精确性得以提升，同时展现出更强的泛化能力。