ArXiv: 2509.26626 - Recursive Self-Aggregation (RSA)
核心命题： 推理时间缩放的新标杆。RSA 通过挖掘推理链中的丰富信息（而非仅结果），实现从多个思维链的中间步骤中进行“自举聚合”。
1. RSA 核心机制
🔹 推理链挖掘 (Reasoning Chain Mining)
RSA 不再只关注最终答案，而是提取不同 CoT（思维链）中 部分正确 的中间步骤。
🔹 递归自聚合 (Recursive Aggregation)
通过递归的方式，将多个推理路径的最优片段聚合成一条更强的推理链。这种“自举”效应能显著提升复杂逻辑问题的解决率。
2. 对 Self-Evolving Agent 的启示
- 优于 DeepThink： 实验证明 RSA 在 ARC-AGI 2 等极端逻辑基准上表现优于 Gemini DeepThink。
- 逻辑碎片重组： 为我们的 Node 1 提供了一种新思路：在审计多个冲突结果时，可以尝试提取各方的逻辑合理部分进行聚合，而非简单的投票。
3. 战绩摘要
横扫 ARC-AGI 2 公开测评 | 推理时间算力缩放效率最高 | 集体智慧自举
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