MIRAGE: Multi-Perspective Creative Language Model Reasoning with Reinforcement Learning Guidance

📄 arXiv: 2609.21554v1 📥 PDF

作者: Arash Lagzian, Srinivas Anumasa, Dianbo Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-18

备注: 18 pages, 5 figures. Accepted at the ICML 2025 Workshop on Multi-Agent Systems in the Era of Foundation Models: Opportunities, Challenges and Futures (MAS-2025)

💡 一句话要点

提出MIRAGE框架以提升大语言模型的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理能力 多视角推理 强化学习 认知灵活性 任务解决 准确性提升

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在处理复杂数学和逻辑任务时表现不佳，缺乏灵活的推理能力。
  2. MIRAGE框架通过动态选择有效的概念视角和顺序推理，提升了模型的推理能力和准确性。
  3. 在多个基准测试中，MIRAGE显著提高了准确率，相比于传统方法减少了推理开销。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进步彻底改变了人工智能及人机交互方式。尽管取得了显著进展，LLMs在复杂的数学、科学和逻辑任务上仍面临挑战。受人类认知灵活性的启发，本文提出了MIRAGE（多视角推理框架），该框架在推理过程中动态切换概念视角。MIRAGE包含一个选择器，用于优先考虑有效的概念视角（如代数、概率），以及一个推理器，能够顺序解决任务，直到找到可信的解决方案，否则将多个视角进行聚合。经过在GSM8K、MATH500、MMLU-Pro和Game-of-24基准测试中的验证，MIRAGE在准确性上显著超越了Chain-of-Thought和多样化提示集等方法，且推理开销极小，为实际应用提供了可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂数学和逻辑推理任务中的不足，现有方法在处理多样化任务时缺乏灵活性和准确性。

核心思路：MIRAGE框架通过引入选择器和推理器，动态切换不同的概念视角，模拟人类的认知灵活性，以提高推理的准确性和效率。

技术框架：MIRAGE的整体架构包括两个主要模块：选择器和推理器。选择器负责识别和优先考虑有效的概念视角，而推理器则通过顺序推理解决任务，必要时进行视角聚合。

关键创新：MIRAGE的核心创新在于其多视角推理能力，通过动态选择和聚合不同的视角，显著提升了推理的灵活性和准确性，与传统的线性推理方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，选择器的参数设置和推理器的损失函数经过精心调整，以确保在多任务环境中保持高效的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在GSM8K、MATH500、MMLU-Pro和Game-of-24基准测试中，MIRAGE框架的准确率显著高于Chain-of-Thought和多样化提示集，提升幅度达到XX%（具体数据未知），且推理开销保持在最低水平，展示了其优越的性能和实用性。

🎯 应用场景

MIRAGE框架在教育、科学研究和复杂决策支持等领域具有广泛的应用潜力。通过提升语言模型的推理能力，能够更好地辅助用户解决复杂问题，促进人机协作的效率和效果。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have revolutionized artificial intelligence and how human interact with AIs. Despite impressive advancements, LLMs struggle with complex mathematical, scientific, and logical tasks. Inspired by human cognitive flexibility - our ability to dynamically switch mental perspectives - we propose MIRAGE (Multi-perspective Inference-time Reasoning via Agent-Guided Exploration), a novel inference-time creative thinking framework. MIRAGE includes a Selector that prioritizes effective conceptual perspectives (e.g., algebraic, probabilistic) and a Reasoner that sequentially solves tasks until a confident solution emerges, otherwise aggregating multiple perspectives. Tested on GSM8K, MATH500, MMLU-Pro, and Game-of-24 benchmarks, MIRAGE consistently outperforms methods like Chain-of-Thought and diverse prompting ensembles, significantly boosting accuracy with minimal inference overhead, providing a scalable solution for practical applications.