KAG-Thinker模型发布:结构化推理新突破,蚂蚁集团联合高校打造逻辑严谨的大模型复杂推理范式,医疗问答性能提升4.4%

2025-09-29 04:19:44 9830次浏览

  

近日,蚂蚁集团知识引擎团队联合浙江大学、同济大学共同发布了结构化推理领域的最新研究成果——KAG-Thinker模型。作为KAG框架的重要升级版本,该模型致力于为通用和专业领域的复杂推理任务构建稳定、可解释的思考范式。

自2025年OpenAI推出Deep Research以来,大模型在复杂推理任务中展现出的多轮检索与规划推理能  力备受瞩目。此后,产学界涌现出诸多以模型 为中心(Model-Centric)的方法,如Search-R1、ReSearch等。这些方法通过强化学习让模型自主掌握检索和利用外部知识的技巧,使小模型也能具备专家级的思考能力。然而,这类基于自然语言的推理方法存在推理过程不严谨、结果不稳定等缺陷。相比之下,人类专家在解决复杂问题时,通常会采用结构化思维,将原始问题分解为多个可独立验证的子问题。受此启发,研究团队开发了KAG-Thinker模型,通过  建立清晰、分层的思考"脚手架",显著提升了复杂任务推理的逻辑性和稳定性。

该模型延续了KAG框架的双语义表示机制(Logical Form),同时通过"广度拆分+深度求解"的创新方法提升问题求解的严谨性。其独特的知识边界判定机制能有效利用大模型的参数化知识,配合内容抗噪模块降低检索噪声,确保检索结果的可信度。

研究团队将这些创新策略集成于支持多轮迭代与深度推理的统一架构中,通过监督微调训练出KAG-Thinker 7B通用模型。实验数据显示,在7个单跳和多跳推理数据集上,其性能较强化学习方法Search-R1、ZeroSearch等平均提升4.1%。与KAG框架集成后,在多跳推理任务中超越了HippoRAG V2等In-Context Learning方法。模型在医疗问答等专业领域也展现出显著优势。

模型采用"广度拆分+深度求解"的创新方法:首先将复杂问题分解为若干原子问题,每个原子问题通过Logical Form算子表示;然后针对需要检索的子问题进行深度求解。知识边界判定机制通过无监督方式判断模型自身知识是否足够回答问题,避免不必要的检索。对于必须检索的情况,抗噪模块会过滤无关内容,提取核心信息。

实验结果表明,KAG-Thinker在单跳和多跳问答任务中表现优异:相比无检索基线平均提升27.1%-34.6%;相较检索增强方法提升14.8%-24.6%;较基于强化学习的SOTA模型ReSearch高出4.1%。特别是在多跳推理任务中,其知识点粒度的检索任务拆解显著降低了检索复杂性。

KAG框架V0.8版本为Thinker模型提供了强力支持,升级后的知识库支持多种数据源 接入,并提供丰富的索引类型选择。集成KAG框架后,Thinker模型的平均性能提升3.0%-3.8%。虽然7B模型在复杂问题拆解上仍有提升空间,但研究团队表示将通过结构化数据合成等方法持续优化。

在医疗领域的专项测试中,KAG-Med-Thinker相较IRCoT、ReAct等模型取得3.8%-4.4%的性能提升,展现了专业领域应用的巨大潜力。这项研究为复杂推理任务提供了新的解决思路,其结构化思维范式有望在更多专业领域发挥价值。

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☎营销(sem)——精准流量的快速获取

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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网络广告与其他付费推广方式

除了sem之外,重温2008张柏芝高清 还可以通过display广告(展示广告)、视频广告、原生广告等形式进行。在流量较大的🐮上投放广告,可以带来精准流量,并快速提升网站曝光度。

关键步骤:

选择🧱:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

重温2008张柏芝高清 并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

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