论文提出SSR框架提升紧凑模型数学推理

Weida Liang 等发布论文，提出选择性策略检索（SSR）测试时框架，通过多路线、来源感知的信号选择并组合数学推理策略，以显式建模策略的可执行性，并公开了代码与基准。 基于论文摘要，SSR 针对紧凑推理模型，在多个数学推理基准上相较直接解题、上下文学习和单一来源指导取得一致提升，AIME25 准确率最高提升 13 个百分点，Apex 最高提升 5 个百分点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。