新论文CDS：追踪未解决认知需求，免训练提升推理模型表现
schwarzjn_ · x · 2026-09-08
arXiv 论文《Cognitive Demand Steering for Adaptive Meta-Reasoning in Large Language Models》提出 CDS，一个免训练的元推理框架。
- 核心思路：每一步用 LLM 进度评估器刻画「距离解出问题还差什么」的前瞻性残余认知需求，而非只评估上一步，再由元控制器据此选择推理干预。
- 依托认知科学启发的 16 维认知尺度来设计干预、评估问题复杂度与需求信号。
- 无需训练任何组件，可跨模型、跨任务零样本迁移；在多个前沿规模模型上取得较大提升。
- 作者称下一步是把该框架在 post-training 中回灌进核心模型，迭代逼近递归自我改进。
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