ToRA 将工具集成推理推进为有竞争力的开放数学 Agent 范式

这些 Agent 学习调用计算库与符号求解器的交互轨迹,而不是仅依赖纯文本思维链。

发生了什么?

ToRA-7B 在 MATH 上达到 44.6%,ToRA-Code-34B 超过 50%,其推理轨迹交替使用自然语言推理与计算工具。

为什么重要?

工具集成推理随后成为数学系统在需要精确计算或程序化检查时反复采用的设计模式。

重要性说明:ToRA 展示了自然语言推理与可执行工具交替使用能够显著提升开放模型的高难度数学求解能力。

历史脉络

主要证据

证据与状态一览

重要性
H2 · 领域里程碑
验证状态
论文已发布
证据等级
E3 · 可检查工件
AI 角色
AI 主导、人类核验
形式保障
有形式化工件

如何理解这些标签? →

贡献与验证

数学新颖性
基准结果
接口
非形式化, 符号, 数值, 混合
AI 贡献
模型自行决定何时进行语言推理、何时调用外部计算工具。
人类贡献
研究者构造工具调用轨迹、训练 Agent 并设计评测。
验证状态
论文已发布 · E3 · 可检查工件 · 有形式化工件
最后审阅
2026-09-11

技术细节

系统
tora
机构
microsoft-research, tsinghua-university
数学问题
math-benchmark
方法
tool-integrated-reasoning, code-execution, symbolic-tools

全部来源与工件

验证历史

  • 2023-09-29 · 论文已发布 · E2 · 研究记录

    Chronicle 依据所引 primary / official source 记录该事件;该状态不表示 Chronicle 已完成独立验证。

  • 2026-09-11 · 论文已发布 · E3 · 可检查工件

    本轮 corpus 刷新增补了由作者或发布机构维护、可直接检查的公开产物。E3 表示证据已达到可检查 artifact 层级,并不等同于底层科学或数学主张已获得独立验证。

更正

当前没有记录的更正。