推理能力 提示工程 基准测试 文本结构化
摘要

本文探讨了大型语言模型如何利用文本结构提升处理性能。作者提出了“思维结构”(SoT)提示技术,引导模型构建中间文本结构,显著提升了多项任务表现。基于此,研究团队构建了首个评估文本到结构能力的基准 T2S-Bench,涵盖六大科学领域及三十二种结构类型。评估显示主流模型在此类多跳推理任务上仍有巨大提升空间,而结合 SoT 提示与基准微调可显著优化模型效果,突显了显式文本结构化的价值。

AI 推荐理由

论文提出思维结构提示法,旨在增强模型从文本到结构的推理能力,属于核心推理研究。

研究机构
杜克大学
论文信息
作者 Qinsi Wang, Hancheng Ye, Jinhee Kim, Jinghan Ke, Yifei Wang et al.
发布日期 2026-03-04
arXiv ID 2603.03790
相关性评分 9/10 (高度相关)