精选理由
做对话系统或客服机器人的团队，SRT解决了长对话中信息稀疏和一致性差的痛点，无需外部模块就能提升效果，值得在长上下文场景中试试。
多轮对话系统在处理长距离依赖时容易丢失关键信息，导致回答不一致。现有方法要么依赖高延迟的外部记忆，要么通过迭代摘要丢失细节。本文提出Self-Recall Thinking (SRT)框架，让模型在推理时自主识别并召回历史有用轮次，生成更一致的回复。SRT包含依赖构建、能力初始化和推理优化三个阶段，通过可验证奖励优化召回和推理。实验表明，SRT在多个数据集上F1提升4.7%，端到端延迟降低14.7%，在推理延迟和准确性间取得更好平衡。
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多轮对话系统在处理长距离依赖时容易丢失关键信息，导致回答不一致。现有方法要么依赖高延迟的外部记忆，要么通过迭代摘要丢失细节。本文提出Self-Recall Thinking (SRT)框架，让模型在推理时自主识别并召回历史有用轮次，生成更一致的回复。SRT包含依赖构建、能力初始化和推理优化三个阶段，通过可验证奖励优化召回和推理。实验表明，SRT在多个数据集上F1提升4.7%，端到端延迟降低14.7%，在推理延迟和准确性间取得更好平衡。
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