蚂蚁集团联合高校发布KAG-Thinker推理模型,结构化思考新范式提升大模型逻辑推理能力4.1%

2025-09-29 03:22:48 5536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且可解释的思考范式。

自2025年OpenAI推出Deep Research展示大模型在复杂推理任务中的多轮检索和规划推理能力后,产业界和学术界涌现出大量以模型为中心(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,使小型模型也能像专家一样"思考"。然而,这类基于 自然语言的推理方法存在推理过程不严谨、结果不稳定等问题。受人类专家采用结构化方法解决复杂问题的启发,研究团队开发了KAG-Thinker模型,为AI思考过程构建了清晰分层的"脚手架",显著提升了复杂任务中推理的逻辑性和稳定性。

KAG-Thinker延续了KAG框架的双语义表示机制(自然语言与逻辑函数),更好地利用结构化知识;采用"广度拆分+深度求解"方法提升问题求解严谨性;引入知识点对齐机制判定知识边界,有效结合大模型参数化知识与外部形式化知识;并通过内容抗噪模块降低检索噪声,提高信息可信度。

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。实验结果显示,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、ReSearch等平均提升4.1%。与KAG框架集成后,在多跳推理任务上超越了HippoRAG  V2、PIKE-RAG等基于上下文学习的方法(以Qwen2.5-72B为基座模型)。模型在医疗问答等专业领域也展现出显著优势。

模型采用创新的"广度拆分+深度求解"方法处理复杂问题:先将原始问题分解为逻辑关联的原子子问题,每个子问题用Logical Form算子表示;再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过程判断大模型自身知识是否足以回答问题,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。

实验数据表明,KAG-Thinker在单跳和多跳问答任务中表现优异:相比无检索基线方法平均提升27.1%-34.6%;相较检索增强方法提升14.8%-24.6%;相比强化学习方法高出4.1%。特别是在医疗领域,KAG-Med-Thinker版本较现有模型取得3.8%-4.41%的性能提升。

配套的KAG框架V0.8版本也进行了重大升级:扩展了公私域知识库支持,新增多种索引类型,全面拥抱MCP协议,显著提升了知识管理能力。集成KAG框架后,Thinker模型的性能指标平均提升3.0%-3.8%。虽然7B模型在复杂问题拆分上仍存在局限,但研究团队表示将通过结构化数据合成等方法持续优化。

这项研究通过结构化思考范式有效解决了当前AI推理中的关键痛点,为复杂任务处理提供了新思路。未来,团队计划将该框架拓展至更多专业领域,并持续提升模型的泛化能力和稳定性。

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- 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。

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总结:

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