Skills 驱动推理新范式，清华&北大：Token 立省 59%，准确率不降反升

📅 2026-04-29 16:22 PaperAgent 人工智能 1 分鐘 702 字評分: 86

📌 一句话摘要清华和北大等机构提出的 TRS 框架，通过将推理轨迹蒸馏为可复用的技能卡片，在推理时检索注入，实现了在数学和编程任务上减少 Token 消耗的同时提升准确率。 📝 详细摘要本文介绍了由奇元科技、清华大学和北京大学等机构提出的 TRS（Thinking with Reasoning Skills）框架，旨在解决当前推理模型（如 OpenAI o1、DeepSeek-R1）因生成冗长思考过程而导致的高推理成本和延迟问题。TRS 的核心思想是模仿人类专家解题时调用已有经验的方式，而非从零推导。该框架包含离线构建和在线检索两个阶段：离线阶段，将模型解决历史问题时的长轨迹蒸馏成结构

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查看原文 → 發佈: 2026-04-29 16:22:00 收錄: 2026-04-29 20:00:43

Skills 驱动推理新范式，清华&北大：Token 立省 59%，准确率不降反升

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