上下文搜索何时有用？一项基于反射驱动推理的采样复杂性理论

英文标题：When Does In-Context Search Help? A Sampling-Complexity Theory of Reflection-Driven Reasoning

本文对上下文搜索进行理论分析，将其建模为近似反射驱动推理过程，探究在何时这种迭代生成、批判与修订的搜索方式能带来性能提升。研究从采样复杂性角度给出了理论判据，揭示了模型在推理时进行内在搜索的适用条件与局限。该理论为开发者理解并优化大语言模型的推理扩展策略提供了形式化基础。

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