arXiv：对抗性推测推理改善长程智能体

Adversarial Speculative Reasoning Improves Long Horizon Agents arXiv论文提出对抗性推测推理（Adversarial Speculative Reasoning），用于提升长程智能体任务的准确率。研究发现，推测解码中的数值噪声会在长程推理中改变模型输出。该研究通过训练草稿模型在关键决策点主动被目标模型拒绝，使模型在最不易受噪声影响的状态下重新采样关键Token，从而在不改变目标模型整体分布的前提下，提高智能体编程基准的端到端成功率。