苹果提出 SSR：让小模型用「选择题」代替自由推理降本增效
Apple ML Research · rss · 2026-10-15
苹果提出 Selection-based Structured Reasoning（SSR）
苹果机器学习研究团队发表论文，针对多模态智能体（multimodal agents）的推理效率问题提出新框架 SSR。
问题背景：多模态智能体通常在每步行动前生成自由形式的推理（freeform reasoning）。对于小模型而言，有限的模型容量会导致冗长的推理内容，却对行动生成帮助不大，同时带来高昂的推理成本。
核心思路：SSR 将推理从「开放式生成」重构为「选择」——把反复出现的高层推理模式预先定义为可复用的自然语言候选集，模型在每轮只需从候选推理中进行选择，而非从零生成，从而大幅降低推理开销并保持推理对行动的指导性。该方法面向高效的多模态搜索智能体（multimodal search agents）场景。
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