难的分布外任务时表现尤为突出。在代码生成测试 HumanEval 中，该框架生成的代码更加可靠，在难题上的表现明显优于标准微调方法。在谜题规划任务中，LaDiR 能探索更广泛的解空间，找到正确解的概率高于所有通用基准模型。不过，在单次尝试准确率上，它仍略逊于专门针对特定任务优化的专用模型。这表明通用框架在追求广泛适用性的同时，在极致专精领域仍有提升空间。附上参考地址广告声明：文内含有的对外跳转链接
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发布时间：21:54:25
