基于选择的结构化推理（SSR）：迈向高效多模态搜索智能体

研究人员提出基于选择的结构化推理（SSR）框架，将多模态智能体的开放式推理重构为从预设可复用的候选推理中进行选择。在 2B 与 4B 模型及 7 个多模态搜索评测基准上的测试显示，该方法在保持任务成功率的同时，将每轮推理延迟降低超过 90%，并将每个问题的模型总推理延迟降低 28–54%。