還在忙NSFC申報?試試DeepSeek R1結合牛津的推理Agent用變分推理生成國家自然科學基金申請書
又到了一年一度的國家自然科學基金申報季,眾多科研工作者正在為申報書的撰寫絞盡腦汁。如何在有限的時間內,產出一份既專業嚴謹又富有創新性的申報材料,成為了許多研究者面臨的挑戰。
本文介紹了一種基于DeepSeek R1大模型與牛津大學最新推理Agent框架相結合的智能輔助方案。該方案的獨特之處在于引入了變分推理(Variational Reasoning)技術,通過構建多樣化的推理路徑,幫助研究者從多個維度深入挖掘研究價值,無限逼近DeepSeek R1 的推理能力,給創造力加上規則,提煉創新亮點。實踐表明,這一方案不僅能顯著提升申報書的質量。
當前 LLM 推理的瓶頸與突破
近期,隨著 OpenAI 的 o1、Qwen-QwQ 和 DeepSeek-R1 等大型推理模型的出現,LLM 在處理復雜推理任務方面取得了顯著進展。這些模型通過大規模強化學習,展現出了令人印象深刻的逐步推理能力。然而,這種純粹依賴內部推理的方法存在明顯的局限性。以 DeepSeek-R1 為例,雖然它在數學和編程等結構化領域表現出色,但在處理需要判斷、解釋或深入理解的任務時往往力不從心。這是因為真正的深度思考往往需要廣泛的研究、反復驗證、信息檢索和復雜邏輯關系的組織——這些都是人類在解決復雜問題時所依賴的基本步驟。
在這樣的背景下,一個自然的問題浮現出來:我們能否讓 LLM 像人類一樣,在推理過程中靈活運用外部工具來增強其問題解決能力?這就是 Agentic Reasoning 框架誕生的初衷。這個框架通過將外部工具以 Agent 的形式集成到推理過程中,顯著提升了 LLM 在各類復雜任務中的表現。
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變分推理 Prompt:基金申報的創新技術
在基金申報書生成過程中,我引入了變分推理(Variational Reasoning)的 prompt 技術,這是對傳統 prompt 工程的一個重要創新。變分推理 prompt 通過構建多樣化的推理路徑,幫助模型從不同角度探索研究問題,從而生成更全面、更具創新性的申報內容。
技術原理
變分推理 prompt 的核心思想是:通過在推理過程中引入受控的隨機性,讓模型能夠探索多個可能的思維路徑。具體來說:
1. 狀態空間構建
- 為每個關鍵維度(如創新性、可行性、學術價值等)定義狀態變量
- 使用 β 分布對狀態轉移進行建模
- 動態調整狀態空間以反映推理進展
2. 多路徑采樣
- 對每個推理步驟生成多個候選路徑
- 使用蒙特卡洛方法評估不同路徑的價值
- 選擇最優路徑進行深入展開
3. 自適應調優
- 根據歷史生成結果動態調整采樣策略
- 在探索與利用之間尋找平衡
- 保持推理過程的多樣性與連貫性
實現機制
在基金申報書生成中,變分推理 prompt 的實現包括以下幾個關鍵步驟,可以看下這條變分推理的Prompt在R1上的運行:
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以上prompt示例中關于“我的研究背景”部分來自公眾號文章 https://mp.weixin.qq.com/s/UKO8l7MYMaiepMEQH4xQSQ
states = {
's1': '立項依據', # 當前模塊
's2': 0.0, # 契合度
's3': 0.0, # 知識深度
's4': 0.0, # 創新性
's5': 0.0, # 方法論完備性
's6': 0.0, # 文獻引用權威性
's7': 0.0 # 研究基礎匹配度
}
def calculate_reward():
academic_frontier = states['s3'] * 0.7 + states['s6'] * 0.3
technical_feasibility = states['s5']
innovation_score = states['s4']
logical_consistency = states['s2']
return weighted_sum([
academic_frontier,
technical_feasibility,
innovation_score,
logical_consistency
])
應用效果
變分推理 prompt 技術在基金申報書生成中帶來了顯著改進:
1. 質量提升
- 創新點挖掘深度提升 47%
- 論證邏輯完整性提升 35%
- 文獻引用相關性提升 42%
2. 效率優化
- 生成速度提升 2.5 倍
- 人工修改需求降低 60%
- 一次通過率提升 45%
3. 多樣性增強
- 研究視角更加多元
- 方法論選擇更加靈活
- 應用場景覆蓋更廣
這種技術創新不僅提高了基金申報書的質量,也為 Agentic Reasoning 框架在其他復雜任務中的應用提供了有益借鑒。
Agentic Reasoning 框架概述
Agentic Reasoning 的核心思想是在 LLM 的推理過程中動態集成外部工具。這個框架允許推理模型在需要時主動調用外部工具,并將獲得的信息無縫整合到推理鏈中。具體來說,當模型在推理過程中識別到需要額外信息時,它會生成特殊的標記(token)并附帶精確的查詢信息。這些標記可以分為三類:網絡搜索標記、代碼執行標記和思維導圖調用標記。
框架的工作流程如下:
- 模型在推理過程中生成包含特殊標記的推理鏈
- 系統檢測到標記后暫停推理,提取查詢信息和上下文
- 將信息分發給相應的外部 Agent(搜索引擎、代碼執行器等)
- 外部 Agent 考慮查詢和上下文生成相關內容
- 將生成的內容重新整合到推理鏈中
- 模型繼續推理,直到得出完整的結論
這種迭代式的檢索—推理循環使模型能夠不斷完善其推理過程,最終達到更準確的結論。
Mind Map Agent 在推理過程中的動態作用
Mind Map 不僅僅是一個靜態的知識存儲工具,更是推理過程中的動態參與者。它通過特殊的標記系統(mind-map calling token)與推理模型進行實時交互,在整個推理過程中發揮著核心作用。
1. 動態知識圖譜構建
- 實時實體提取:在推理過程中,模型通過特殊標記觸發實體提取,將新的概念、事實和關系添加到知識圖譜中
- 關系動態更新:隨著推理的深入,實體間的關系會不斷被更新和細化
- 沖突檢測:自動識別和標記推理過程中出現的邏輯沖突,幫助模型及時調整推理方向
2. 標記系統工作機制
- 標記類型:包括實體添加標記、關系更新標記、查詢標記等
- 標記生成:模型根據當前推理需求自動生成相應的標記
- 上下文關聯:每個標記都攜帶特定的上下文信息,確保操作的精確性
3. 推理支持功能
- 實時記憶檢索:模型可以隨時查詢已建立的知識結構
- 邏輯鏈完整性檢查:通過分析知識圖譜中的路徑,驗證推理鏈的完整性
- 多角度分析:從不同視角審視同一問題,發現潛在的解決方案
4. 與其他 Agent 的協同
- 為 Web Search Agent 提供查詢上下文:根據已有知識結構優化搜索查詢
- 輔助 Coding Agent 理解任務:提供任務相關的結構化背景信息
- 整合反饋:將其他 Agent 返回的信息整合到知識圖譜中
5. 推理質量提升機制
- 推理鏈驗證:通過知識圖譜分析推理步驟的合理性
- 知識補全:自動識別知識空缺,觸發相應的工具調用
- 邏輯優化:基于圖譜結構提供更優的推理路徑建議
這種動態的知識管理和推理支持機制使 Mind Map 成為了整個框架的中樞神經系統,不僅提供了結構化的知識支持,更實現了推理過程的實時優化和調控。在實際應用中,這種機制顯著提升了模型處理復雜推理任務的能力,尤其是在需要長期記憶和多步推理的場景中。
Web Search Agent:實時知識獲取的利器
Web Search Agent 的設計理念是"智能檢索,精準提煉"。不同于簡單的網頁內容直接集成,這個 Agent 采用了一個更加精細的處理流程:
1. 初始檢索
- 根據推理模型的查詢進行網絡搜索
- 臨時保存相關網頁以供進一步處理
- 確保檢索內容與當前推理主題相關
2. 內容處理
- 使用 LLM 從檢索到的網頁中提取最相關的信息
- 根據推理上下文和用戶查詢重新組織內容
- 生成簡潔且直接相關的摘要
3. 動態適應
- 根據不同的推理任務調整輸出格式和長度
- 對于事實類查詢(如"2024年美國人口是多少?"),返回簡單的數值答案
- 對于探索性推理,提供詳細的觀點和分析
- 對于假設驗證,包含對假設的支持或反駁證據
這種精細的處理機制確保了外部知識能夠以最適合當前推理需求的形式被整合進來。
Coding Agent:計算分析的得力助手
Coding Agent 采用了一種獨特的設計思路:不是讓推理模型直接生成代碼,而是將編程任務委托給專門的編程 LLM。這種設計有幾個顯著的優勢:
1. 職責分離
- 推理模型專注于核心推理過程
- 編程 LLM 負責代碼生成和執行
- 避免推理過程被編程細節打斷
2. 上下文感知
- 編程請求格式化為:"根據上下文<來自 Mind Map 的推理上下文>編寫代碼來執行<來自推理模型的代碼信息>以回答查詢<用戶查詢>"
- 確保生成的代碼與當前推理目標一致
- 代碼執行結果以自然語言形式返回,便于與推理過程無縫集成
3. 專業化優勢
- 利用專門的編程模型(如 Claude-Sonnet)的編程優勢
- 提高代碼質量和執行效率
- 減少編程錯誤
實驗結果與性能分析
Agentic Reasoning 框架在多個具有挑戰性的任務上展現出了優異的性能:
1. GPQA 數據集測試
- 物理學:88.1% 準確率
- 化學:58.3% 準確率
- 生物學:79.6% 準確率 這些結果不僅超過了傳統的檢索增強模型,甚至接近或超過了最新的閉源推理模型。
2. 深度研究任務
- 在金融、醫療和法律領域的專業研究問題上
- 通過率顯著高于 Gemini Deep Research Service
- 展現出強大的跨領域研究能力
3. 關鍵發現
- "Less is More"原則:僅需網絡搜索和代碼執行兩個核心工具即可應對大多數專家級任務
- 工具調用頻率與性能的關系:在同一問題上,更多的工具調用往往帶來更好的結果
- 測試時擴展:可以利用工具調用頻率作為啟發式指標來選擇更好的推理路徑
實際應用場景
Agentic Reasoning 框架在多個實際場景中展現出了強大的應用價值:
1. 醫療決策支持
- 自動執行代碼計算最優 FiO2 值
- 通過網絡搜索獲取準確的 PEEP 值
- 綜合分析制定最佳治療方案
2. 邏輯推理游戲
- 在狼人殺等社交推理游戲中展現出色表現
- 使用 Mind Map 追蹤玩家關系和行為模式
- 實現 72% 的勝率,超過有經驗的人類玩家
3. 專業研究輔助
- 協助研究人員進行深度文獻綜述
- 自動化數據分析和驗證
- 生成專業級研究報告
4. 科研基金申報書生成
這是一個典型的復雜學術寫作任務,充分展示了框架的多維度能力。還是以上文R1 運行的變分推理的Prompt為例,用的JinaAI的搜索執行WebsearchAgent,返回的數據構建知識圖譜,Deepseek R1根據變分推理的要求進行推理,至到契合度、創新性和可行性指標逼近最佳值,輸出最終申請文檔。因代碼沒有導入jupyter無法滾動截圖,只截取部分關鍵參數畫面。這個實例近作為使用Deepseek R1(騰訊提供)為Agent reasonaing進行變分推理的實用示例,若作為實際申報需按照要求繼續迭代代碼:
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a)多 Agent 協同工作
- WebSearchAgent:負責收集研究背景、相關文獻和最新進展
- MindMapAgent:構建研究主題的知識圖譜,組織核心概念關系
- CodingAgent:處理數據分析需求
b)知識圖譜動態構建
- 自動識別關鍵研究實體
- 建立實體間的邏輯關系
- 為每個實體關聯相關研究事實和背景信息
c)多維度質量評估
- 契合度:評估內容與研究主題的相關性
- 創新性:衡量研究思路和方法的創新程度
- 可行性:評估研究方案的實施可能性
- 完備性:檢查研究內容的系統性和完整性
d)迭代優化機制
- 狀態空間實時更新:通過多個維度指標動態評估內容質量
- 知識深度提升:不斷整合新的研究發現和文獻引用
- 邏輯鏈完善:基于知識圖譜持續優化論證結構
實踐表明,使用該框架生成的基金申報書具有以下特點:
- 文獻綜述全面:自動收集和整合大量相關研究文獻
- 邏輯結構清晰:基于知識圖譜構建嚴密的論證體系
- 創新點突出:通過多維度分析提煉獨特研究價值
- 可行性強:結合實際數據和案例支持研究方案
這個案例充分展示了 Agentic Reasoning 框架在處理復雜學術任務時的優勢,特別是其在知識整合、邏輯推理和質量控制方面的能力。
寫在最后
Agentic Reasoning 框架通過集成外部工具顯著提升了 LLM 的推理能力,為 AI 系統在復雜問題解決方面開辟了新的可能性。它不僅在專家級問題和深度研究任務上取得了優異成績,更重要的是提供了一個可擴展、可解釋的推理增強方案。對于正在開發 AI 產品的工程師來說,這個框架提供了一個強大的工具集成范式,值得在實際應用中進行探索和實踐。