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苹果提出SSR框架，多模态搜索推理延迟降超90%

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AI 综述

苹果机器学习研究团队提出 Selection-based Structured Reasoning（SSR）框架，把多模态搜索智能体的推理从开放式生成改为从预设自然语言候选集中选择，无需辅助任务头，并借助共享上下文 KV cache 并行打分。苹果称，在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上，SSR 的成功率与同规模领先搜索智能体相当，单轮推理延迟降低超 90%，每题模型总推理延迟降低 28–54%。

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最新进展10月15日 08:00

基于选择的结构化推理：迈向高效多模态搜索智能体

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10月15日

08:00
Apple Machine Learning Research
基于选择的结构化推理：迈向高效多模态搜索智能体
苹果提出 Selection-based Structured Reasoning（SSR）框架，将多模态智能体的推理从开放式生成改为从预设自然语言候选集中选择，无需辅助任务头，并借助共享上下文 KV cache 并行打分。在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上，SSR 成功率与同规模领先搜索智能体相当，单轮推理延迟降低超 90%，每题模型总推理延迟降低 28–54%。

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