主要观点总结
该文章介绍了名为ReasonFlux的新型大模型推理框架，它基于层次化强化学习思想，利用结构化的思维模板提高推理效率。文章详细描述了ReasonFlux的特点、技术、训练及推理框架，以及在数学推理数据集上的表现和作者介绍。
关键观点总结
关键观点1: ReasonFlux的核心技术
基于层次化强化学习思想，利用结构化的思维模板，通过规划最优的模板轨迹来提高大模型的推理效率。
关键观点2: ReasonFlux的特点
具有高效、通用、轻量级、自适应等特点，能够解决各类数学难题。
关键观点3: ReasonFlux的推理框架
包括结构化知识学习、模板轨迹优化、问题抽象、轨迹规划、模板检索、模板实例化、轨迹调整等多个步骤，通过多轮交互实现高效的推理过程。
关键观点4: ReasonFlux在数学推理数据集上的表现
在多个具有挑战性的数学推理数据集上进行了测试，并取得良好结果，表明其有效性。
关键观点5: ReasonFlux的通用性和泛化性
可应用于不同规模的基础模型，并都能获得巨幅的推理效果提升，具有广泛的应用潜力。
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