Unverified50% confidenceFactExact time
重掩码采样器在每一步根据模型预测优先确认置信度高的位置，再把剩余位置重新掩码
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50%
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10/2/2026
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Unverified解码时采用置信度优先策略（优先揭示模型最有信心的位置）通常比均匀揭示固定比例token能显著提升生成质量，因为允许模型在拥有更多上下文后再决策困难位置80% similarUnverified在多跳推理场景中，每一跳的检索应当基于前一跳的结论做增量补充，决策模型可显式追踪已知信息集合以避免冗余召回75% similarUnverifiedRerank是在TopK初步检索后，用一个精排模型对候选片段重新打分排序，以提升送入大模型的上下文质量73% similarUnverifiedReAct范式通过强制要求每次工具调用后观察真实环境反馈，将推理链锚定在可验证的现实结果上，抑制错误累积73% similarUnverified分类模型的推理是非自回归的，仅需一次前向传播即可完成所有位置预测，计算效率显著高于生成模型71% similar
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