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LanPaint是什么？一文让你看懂LanPaint的技术原理、主要功能、应用场景
START是什么？一文让你看懂START的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
START概述简介
START（Self-Taught Reasoner with Tools）是阿里集团和中国科学技术大学推出的新型工具增强型推理模型，结合外部工具（如Python代码执行器）提升大型语言大模型（LLMs）的推理能力。START基于“Hint-infer”技术在推理过程中插入提示，激发模型使用外部工具，基于“Hint-RFT”框架进行自学习和微调。START在长链推理（Long CoT）的基础上，引入工具调用，显著提高在复杂数学问题、科学问答和编程挑战中的准确性和效率。START在多个基准测试中表现出色，超越现有模型，成为首个开源的长链推理与工具集成相结合的模型。
START的功能特色
复杂计算与验证：调用Python代码执行器，进行复杂的数学计算、逻辑验证和模拟。
自我调试与优化：START用工具执行代码并验证输出，自动检测错误并进行调试，提高答案的准确性。
多策略探索：基于提示（Hints）引导模型尝试多种推理路径和方法，增强模型在面对复杂问题时的灵活性和适应性。
提升推理效率：基于工具调用和自我验证，减少模型在复杂任务中的幻觉（hallucination）现象，提高推理效率和可靠性。
START的技术原理
长链推理：继承长链推理的优势，分解问题为多个中间推理步骤，模拟人类的深度思考过程，提高模型在复杂任务中的推理能力。
工具集成：START基于调用外部工具（如Python代码执行器）弥补传统长链推理的不足。模型在推理过程中生成代码，用工具执行验证结果。
Hint-infer：在推理过程中插入人工设计的提示（Hints），激发模型调用外部工具的能力。引导模型在特定节点调用工具，无需额外的演示数据。
Hint-RFT：结合Hint-infer和拒绝采样微调（RFT），对模型生成的推理轨迹进行评分、过滤和修改，进一步优化模型的工具使用能力。
自学习框架：基于主动学习方法，从模型生成的推理轨迹中筛选出有价值的数据，用于微调，让模型自我学习如何更有效地使用工具。
测试时扩展：在推理结束时插入提示，增加模型的思考时间和工具调用次数，提高推理的准确性和成功率。
START项目介绍
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.04625
START能做什么？
数学问题求解：解决复杂的数学题目，如数学竞赛和高等数学问题，用代码验证提高准确性。
科学研究辅助：帮助处理物理、化学和生物等领域的复杂计算和科学问题。
编程与调试：生成代码并自动调试，解决编程难题，提升开发效率。
跨学科问题解决：综合运用多学科知识，解决工程设计、数据分析等复杂任务。
教育与学习：作为智能辅导工具，辅助学生学习数学和科学，提供详细的解题过程和反馈。
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