本文提出了一种新颖的条件激活神经网络架构，结合多层次混合专家和逐步收敛的采样机制，有效解决网络动态展开问题。实验结果表明，该方法在保持准确率的同时显著减少了推理参数数量。
本文介绍了ReasoningAgent的新版本，支持通过reason_config字典配置推理参数，新增蒙特卡洛树搜索（MCTS）和语言代理树搜索（LATS）作为搜索策略。用户可选择不同的搜索方法，支持多个独立推理树，并在提示中加入真实答案以生成训练数据，从而优化推理过程和数据生成。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
