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SAGE：用結構訊號糾偏長推理，AC 例項驗證通過率近 8 倍
維吉尼亞理工、威斯康辛大學麥迪遜分校與達特茅斯學院團隊在 NeurIPS 2026 提出 SAGE，用結構訊號引導長程推理的後訓練。方法以符號閉包分析（SCA）解釋探索偏差與累積偏差，訓練時用代數稀疏化和雙曲結構引導重排候選推理步，在 12 個基準、7 個模型家族上總體優於 SFT、GRPO、EMPO 與 GRPO-PRM。在 1,190 個 Andrews–Curtis 長程例項上，Qwen3 的 Lean 驗證通過率接近基礎模型的 8 倍；