Apple 提出 Selection-based Structured Reasoning(SSR):面向高效多模态搜索智能体的结构化推理框架
Apple 研究者提出 Selection-based Structured Reasoning(SSR),把推理从开放式生成改为从预设自然语言候选推理中按似然选择,无需辅助任务头。在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上,SSR 在多种强化学习目标和监督微调下保持任务表现,平均成功率与同规模领先搜索智能体相当,单轮推理延迟降低逾 90%,每题模型总推理延迟降低 28–54%。