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SanSi 提出循环类型化决策模型
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AI 综述
2026 年 10 月 7 日，arXiv cs.CL 刊出 SanSi，一个面向 System 1.5 思维的循环类型化决策模型。该工作把预训练循环语言模型改造为类型化决策模型，在每次循环后读取选项概率，因此单次运行即可覆盖 1 到 8 次循环的推理预算。在来自 59 个来源的 10,027 个测试决策上，SanSi 达到 72.0% 准确率，比同结构同配方的非循环模型高出 13.5 分。报道还称，把该模型用作强化学习策略优化的评判器时无需标准答案，可将生成器 F1 提升 7.7 分。目前事件处于论文发布阶段，尚无后续复现或第三方评测的报道，也没有与早先报道相矛盾的数字或说法。
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最新进展10月7日 12:00
SanSi 在 59 个来源的 10,027 个测试决策上达 72.0% 准确率，比同配方非循环模型高 13.5 分。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CLSanSi：面向 System 1.5 思维的循环类型化决策模型
SanSi 把预训练循环语言模型改造为类型化决策模型，每次循环后读取选项概率，单次运行即可覆盖 1 到 8 次循环的推理预算。在来自 59 个来源的 10,027 个测试决策上，SanSi 达到 72.0% 准确率，比同结构同配方的非循环模型高 13.5 分。用作强化学习策略优化的评判器时无需标准答案，可将生成器 F1 提升 7.7 分。
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