StreamStop：离线学习推理停止策略
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StreamStop：离线学习推理停止策略
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AI 综述
韩国研究者 JunHyeok Oh 与 Byung-Jun Lee 提出 StreamStop，通过离线学习模型特定的停止策略，依据前缀级动作一致性判断语言模型智能体何时停止推理，无需访问推理模型内部信号，并公开了带前缀动作标注的智能体推理轨迹数据集。 在 WebShop 和 ScienceWorld 闭环评测中，StreamStop 的成功率高于多数经验证集选择的固定预算设置，且推理 token 少于完整思考。在 WebShop 上使用 Qwen3.8-27B 时，每回合推理 token 减少 42%，任务成功率相近。
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最新进展10月21日 12:00
StreamStop：为语言模型智能体实现流式推理的自适应停止报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.CLStreamStop：为语言模型智能体实现流式推理的自适应停止
StreamStop 通过离线学习模型特定的停止策略，从前缀级动作一致性判断何时停止推理，无需访问推理模型内部信号。在 WebShop 和 ScienceWorld 闭环评测中，其成功率高于多数经验证集选择的固定预算设置，且推理 token 少于完整思考。在 WebShop 上用 Qwen3.8-27B 时，每回合推理 token 减少 42%，任务成功率相近。
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