该研究提出了一种自给自足框架，通过强化学习提取结构化信息，显著提升大型语言模型在复杂科学问题上的联想思维能力。在生物医学问答任务中，模型性能提高了71.4%。此方法为结构化检索与推理的整合提供了新思路。
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