機器之心● 精選AI 評分79
蘋果與 CMU 提出 SSR：Agent 推理改為做選擇題，每輪延遲降超 90%
蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架，讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理，而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上，每輪推理延遲降低超過 90%，每題總推理延遲降低 28–54%，p95 推理延遲僅 0.07 秒；4B 模型平均成功率 61.37%，與同規模 SOTA 持平，2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成，不需要額外分類頭，也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。