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在一项最新研究中，字节跳动、MAP与曼彻斯特大学的联合研究团队针对大型语言模型（LLM）的推理算法提出了一种创新优化方案。该团队开发了一种名为“First Return, Entropy-Eliciting Explore（FR3E）”的结构化探索框架，旨在利用强化学习技术实现高效的探索策略，从而突破LLM的性能上限。这一研究为提升语言模型的推理能力提供了全新的方法论支持。