Agent推理快10倍是怎么做到的？苹果×CMU：把「生成」改成「做选择题」
2026.10.16 · 观点 · 论文 · 论文预印本
苹果与CMU提出SSR框架，让Agent从预定义推理选项中做选择，替代逐token生成。
苹果与卡内基梅隆大学提出 SSR 框架，把搜索 Agent 的 free-form thinking 改为从 6 条预定义推理选项中「做选择题」。在 7 个多模态搜索 benchmark 上，每轮推理延迟降低超 90%，任务成功率与自由生成版本相当。
- SSR 用 6 条预定义推理选项替代逐 token 生成推理
- 每轮推理延迟降低超 90%，每题总延迟降低 28–54%
- 4B SSR 平均成功率 61.37%，与同规模 SOTA 持平
- 推理选项从 1 条增至 6 条，成功率从 37.24% 升至 61.37%
- SSR 可直接接入 SFT 与 RL，无需 SFT warm start
为什么值得看
揭示 Agent 推理效率提升的新思路：把开放生成换成结构化选择。
适合谁关注
关注 AI Agent、多模态搜索与推理效率的研究者和开发者。