符号状态传递

研究摘要

结构化推理瓶颈超越提示魔法：LLM归纳任务中的新突破

一种名为“沙漏推理”（Hourglass reasoning）的新方法在归纳、演绎和实施阶段之间强制进行严格的上下文隔离，仅传递一个压缩的符号规则。在ARC-AGI-2上，它将最佳5次的准确率比迭代优化提高了多达14个百分点；在ChipBench Verilog综合任务中，使用GPT-5.5几乎将准确率翻倍。消融实验证实，拓扑结构本身驱动了改进。

2026-07-31