幻觉有用吗？通过链式系统 1/2 推理利用小语言模型解决多跳问题

近期小语言模型（SLM）因高效低耗备受关注，但其高幻觉率阻碍了复杂多步推理任务的解决。现有工作多采用“先思考后检索”策略以抑制幻觉。本文提出相反观点，认为 SLM 初始答案常具准确性，且幻觉有助于锁定真相，因此主张“先回答后推理”策略。我们提出一种受认知科学启发的框架：模型首先快速生成初始假设（系统 1），随后基于该假设检索证据进行深度推理（系统 2）。实验表明，该方法在多个多步问答基准上优于传统的先思考模式。