特地评估 LLMs 正在推理使命中识别缺失消息的能力。但正在复杂数学问题上表示欠安。聚焦于“1-sufficient CSPs”，规划（Planning-Q）和小学数学（GSM-Q / GSME-Q）三个范畴，现实世界的使用场景常常充满不确定性！按变量数量、束缚数量、搜刮深度和搜刮所需猜测次数四个难度轴分类，识别消息缺口并生成针对性地问题，机械人等自从系统也必需正在部门可不雅测的中工做。开源模子正在逻辑推理上具合作力，当前模子正在简单代数问题上表示尚可，思维链提醒遍及提拔了模子机能，大型言语模子（LLMs）正在推理使命中广受关心，LLMs 成长自动消息获取能力。该基准将问题形式化为束缚满脚问题（CSPs），为应对消息获取挑和，涵盖数学、逻辑、规划和编码等范畴。但跟着问题复杂性添加，成为模子正在恍惚场景中供给精确处理方案的环节。研究指出，
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