近日，有研究团队提出一种新的强化学习方法，用于提升大语言模型的推理能力。该方法名为“交错推理”，由苹果公司与杜克大学联合开发，已在相关领域引发关注。

当前，主流的大语言模型在面对需要多步骤处理的复杂问题时，普遍采用“先思考后回答”的长链条推理模式。这种模式虽具逻辑性，但在实际应用中存在两个明显短板：一是输出响应较慢，难以满足对时效性要求较高的交互场景；二是由于推理过程较长，前期步骤若出现偏差，极易影响最终答案的准确性。

研究人员指出，与人类在交流过程中会逐步表达部分想法的方式不同，现有模型通常会在完成整个推理流程之后才输出最终结果，这种方式在效率和互动性上存在一定局限。

针对这一问题，“交错推理”提出了一种新思路：在模型推理的过程中，交替执行内部思维与输出中间答案（sub-answer）操作，从而优化整体响应速度与实用性。该方法基于强化学习框架设计，采用了特定训练模板，其中包含 `` 和 `` 标签，以指示模型在达到某些关键推理节点时输出阶段性结果。

为确保模型不仅关注局部输出，还能保持整体推理的准确性，研究团队构建了一套基于规则的奖励机制，涵盖格式合规性、最终准确率以及条件性中间准确率等指标。

实验结果显示，该方法在 Qwen2.5 模型（1.5B 和 7B 参数版本）上表现优异，响应速度提升了超过 80%，推理准确率也提高了近 19.3%。更值得关注的是，尽管模型仅在问答类和逻辑类数据集上接受过训练，但其在 MATH、GPQA 和 MMLU 等更具挑战性的任务中同样表现出较强的泛化能力。

研究还测试了多种奖励机制，包括全或无奖励、部分积分奖励及时间折扣奖励，其中以条件性奖励和时间折扣奖励的成效最为显著，远超传统训练方式的效果。

这项研究为提升大语言模型在复杂推理任务中的表现提供了一条新的技术路径，也为未来模型设计与优化带来了启发。