本研究提出了SOLAR框架，以解决大型语言模型在复杂任务中的推理限制，尤其是层次推理不足的问题。通过动态优化推理结构，显著提升了准确性和效率，并在MATH和GSM8K数据集上取得了显著的性能提升。

SOLAR: Scalable Optimization for Large-Scale Reasoning Architectures
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