这项由上海AI实验室、上海交通大学和香港中文大学联合完成的研👍究发表于2025年2月17日的arXiv预印本服务器，论文题😀为"BoostStep: Boosting Mathemat😘ical Capability of Large Langu😍age Models via Improved Single⭐-step Reasoning"。有兴趣深入了解的读者可以通⭐过https://github.com/beichenzbc🤩/BoostStep访问完整研究资料和代码。 当我们看🙄到孩子做数学题时，往往会发现一个有趣现象：他们能够正确地将一🥳道复杂题目分解成几个小步骤，但在具体执行某个步骤时却容易出错😆。比如明明知道要用勾股定理，却在计算时搞错了公式，或者明明分🥳析出需要列方程，但在求解过程中计算失误。现在的大型语言模型在🤯数学推理方面表现出了同样的特点。 研究团队通过深入分析🌟发现了一个令人惊讶的现象：即使是GPT-4o这样的顶级模型，😅在数学问题上犯的错误中，高达99.2%都源于单个步骤的推理失🤔误，而不是整体思路错误。这就像一个经验丰富的厨师知道做一道菜🤯需要哪些步骤，但在某个具体步骤上可能会搞错调料的用量。 🥳 传统的解决方案是给AI模型提供几个完整的例题作为参考，这种🤯方法叫做"情境学习"。但研究人员发现这就像给学生看几道完整的🥳解题过程，学生可能会被无关的步骤分散注意力，或者根本找不到对🌟当前步骤有用的指导。更要命的是，如果例题与当前题目差别较大，😢反而可能误导模型的判断。 基于这些发现，研究团队提出了😍一种全新的方法，称为BoostStep。这个方法的核心思想非🤔常巧妙：不再是一开始就给出完整例题，而是在AI模型解每一个具👏体步骤时，实时提供最相关的指导。 BoostStep的😡工作方式可以用辅导老师的教学方法来类比。当学生遇到难题时，好😊的辅导老师不会直接给出答案，而是先让学生尝试解题，观察学生在🙄哪一步卡住了，然后针对性地提供这一步的解题技巧和类似例子。B😉oostStep正是模拟了这种教学方式。 具体来说，当🤯AI模型需要进行下一步推理时，BoostStep会让模型先进😂行一次"试探性尝试"。这个尝试不需要完全正确，只需要让系统了👍解模型当前想要解决什么问题。然后，系统会在预先建立的步骤级题❤️库中搜索最相似的解题步骤，将找到的相关例子提供给模型，帮助它🌟完成当前步骤的推理。 展开全文 这种方法的优势非👍常明显。首先，它提供的指导更加精准。传统方法就像给学生一本厚👍厚的参考书，学生需要自己找到有用的部分，而BoostStep😍则像一个智能助手，总是在恰当的时机提供恰当的帮助。其次，这种🌟方法大大降低了对例题相似度的要求。即使两道题目看起来完全不同😜，只要其中某些解题步骤相似，就能提供有效的指导。 为了🔥构建高质量的步骤级题库，研究团队没有简单地按照标点符号来分割😢解题过程，而是让GPT-4o根据推理内容来自然分解每个步骤。⭐这确保了题库中的每个步骤都是一个完整的推理单元，就像确保每个🚀"积木块"都是完整的一样，这样在需要时才能提供真正有用的指导💯。 在实验验证阶段，BoostStep展现出了令人印象🎉深刻的效果。在GPT-4o上，这种方法在数学基准测试中平均提👍升了4.6%的性能，而传统的几样本学习方法只能提升1.2%。😡更令人惊讶的是，在一些与题库相似度较低的多模态数学题目上，传😀统方法甚至会产生负面影响，降低0.9%的准确率，但Boost😊Step仍然能够提升2.8%。 研究团队还测试了Boo🌟stStep在"以简驭繁"方面的能力。他们用相对简单的MAT🔥H数据集中的例题来指导最先进的模型解决更困难的AIME竞赛题😆目。结果显示，即使是DeepSeek-R1这样的顶级模型，在😉BoostStep的帮助下也能在AIME测试中提升2.2%的😢表现。这证明了该方法不仅能提升性能，还能让AI模型从更简单的😆例子中学到解决复杂问题的技巧。 BoostStep还展😴现出了与现有推理策略的良好兼容性。当与树搜索算法结合时，它能🔥够同时改进候选步骤的生成质量和评估准确性，带来额外7.5%的🚀性能提升。这就像一个优秀的工具能够与其他工具完美配合，产生1🚀+1>2的效果。 从技术角度来看，BoostStep的😘核心创新在于将传统的问题级情境学习细化到了步骤级。这种细粒度😴的方法不仅提供了更精准的指导，还减少了无关信息的干扰。通过"😅先尝试、再检索、后推理"的策略，系统能够准确理解模型的当前需😆求，并提供最相关的帮助。 值得注意的是，BoostSt😴ep在不同类型的数学问题上都表现出了稳定的改进效果。无论是代🤔数问题、几何问题还是概率统计问题，这种方法都能提供有效的指导🙌。这说明了该方法的通用性和鲁棒性。 在多模态数学问题上🚀，BoostStep的优势更加明显。传统的情境学习方法在处理👏包含图表、图形的数学题时往往效果不佳，因为很难找到在视觉内容😴上完全匹配的例题。但BoostStep通过专注于推理步骤而非🤔整体问题，能够跨越视觉表现的差异，提供有效的解题指导。 😘 研究团队还进行了详细的消融实验来验证方法中各个组件的作用。😀他们发现，基于推理内容而非语法结构来分解步骤是至关重要的，这🙌确保了每个步骤都是语义完整的推理单元。同时，"先尝试"策略相😴比其他检索方法也显示出明显优势，能够更准确地理解模型的当前需🔥求。 从实际应用的角度来看，BoostStep为大语言😂模型在数学教育、科学计算、工程问题求解等领域的应用开辟了新的😎可能性。通过提供更精准的推理指导，这种方法能够让AI系统在复😢杂推理任务中表现得更加可靠和准确。 研究团队也坦诚地指❤️出了当前方法的局限性。他们使用的题库主要来源于PRM800K🤩数据集，在问题类型和难度分布上还相对单一。使用更大规模、更多🔥样化的题库可能会进一步提升效果。此外，目前使用的TF-IDF😆检索方法虽然简单有效，但专门为数学问题设计的检索器可能会带来😅更好的效果。 说到底，BoostStep代表了AI数学👏推理能力提升的一个重要方向。它不是通过让模型记住更多解题模板😉来提升性能，而是通过在推理过程中提供更智能的指导来帮助模型做😉出更好的决策。这种思路不仅在数学推理领域有价值，在其他需要复👍杂推理的任务中也可能发挥重要作用。 归根结底，这项研究😁告诉我们，有时候解决复杂问题的关键不在于拥有更多信息，而在于🤗在正确的时间获得正确的指导。就像一个好的导师不会一次性灌输所💯有知识，而是会在学生需要的时候提供恰当的帮助。BoostSt😆ep正是将这种教学智慧融入了AI系统的设计中，让机器也能够像🔥优秀的导师一样，在推理过程中获得精准的指导和支持。 Q😂&A Q1：BoostStep方法和传统的AI数学解题❤️方法有什么不同？ A：传统方法是在开始解题前给AI几道😀完整的例题参考，就像给学生一本参考书让他自己找有用信息。而B🔥oostStep是在AI解每个具体步骤时实时提供最相关的指导🔥，就像有个老师在旁边，看到学生在某一步卡住了就马上给出针对性🤯的提示。这样避免了无关信息的干扰，指导更精准。 Q2：🔥为什么说现在的AI模型在数学推理上99.2%的错误都来自单步🤗推理？ A：研究团队分析发现，像GPT-4o这样的先进🤯模型其实很擅长将复杂数学题分解成小步骤，知道整体该怎么解。但🤗在执行具体某个步骤时容易出错，比如用错公式、算错数字等。这就😢像一个厨师知道做菜的整个流程，但在某个具体步骤上可能会搞错调😁料用量。所以提升单步推理准确性是关键。 Q3：Boos🙌tStep能让简单例题帮助解决更难的数学问题吗？ A：🔥是的，这是BoostStep的一个重要优势。研究显示即使用M🙄ATH数据集中相对简单的例题，也能帮助最先进的模型在更难的A❤️IME竞赛题上提升2.2%的表现。因为BoostStep专注😅于推理步骤而非整体问题，即使题目难度差别很大，只要某些解题步😊骤相似，就能提供有效指导。返回搜狐，查看更多

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近日，多位浦发银行信用卡用户反映，其名下万事达“无价世界卡”🔥在境外遭遇盗刷。记者获悉，浦发银行已向部分用户提供补偿措施，👏包括积分补偿、消费返还及费用减免等。同时，浦发银行信用卡中心😜也迅速回应称，近期已监测到部分客户存在未经本人授权的异常交易🤯，并已启动风险防控机制。 然而，这一事件仍引起高度关注🥳：在移动支付盛行、跨境消费日益频繁的背景下，“隔空”盗刷是如😡何发生的？一旦损失产生，责任应如何划分？而在磁条卡仍在海外大😎量使用的现实下，支付安全风险该如何防范？ 隔空盗刷如何😂发生？ 与国内“刷卡必须输入密码”的普遍习惯不同，海外🙌信用卡交易中，持卡人多数场景只需提供卡号、有效期与CVV码（❤️Card Verification Value）即可完成支付😉。缺乏密码验证的流程，令信用卡信息一旦泄露，极易被复制利用。😜 CVV码由发卡行通过算法生成，并印制在卡背签名栏附近💯。它与卡号、有效期共同构成离线交易的核心验证要素，主要用于酒😊店预订、电话订票、网络购物等无需实体卡的支付。 “盗刷😉的关键往往在于CVV码。”浙江杭州一位支付行业技术专家对记者😘解释称，“卡号和有效期在很多支付环节可能被记录，若再加上CV🚀V码，几乎等同于拿到一张可交易的信用卡。” 记者了解到🙌，CVV码被盗取存在多种途径。最常见的是数据泄露，黑客通过攻😊击电商网站、支付平台甚至银行数据库，批量窃取卡片信息。暗网交😂易是另一途径，一整套包括卡号、有效期、CVV、姓名及地址的信⭐息，售价仅数美元至十几美元不等。 此外，钓鱼诈骗也较为😢普遍，犯罪分子伪造银行或支付平台网站，通过短信或邮件诱导用户😍输入信用卡信息。物理偷盗同样存在风险，一些ATM或POS机被😍安装盗录设备，同时配合针孔摄像头偷窥CVV码。 业内人🚀士分析，此次浦发“无价世界卡”事件，部分用户近期并未使用过卡😉片或访问可疑网站，大概率涉及某电商或支付平台数据泄露，被黑产😘批量盗取。 值得注意的是，犯罪团伙通常不会立即动用盗取😀的信息，而是将其绑定到具备NFC功能的手机电子钱包中，等待数🔥月后集中进行“爆发式”盗刷，以规避风控系统监测。“这就是典型😆的‘无卡支付’盗刷。”一位银行风控人士指出。 600元⭐如何刷出2万元额度？ 除了盗刷行为本身，此次事件还引发😴了一个令人费解的现象：部分用户的信用卡额度仅为数百元，但盗刷🤔金额却高达数万元。 “这与海外信用卡的离线交易机制密切😊相关。”上述支付行业人士对记者说，在该模式下，商户无需实时与😡发卡行交互即可完成交易，先行放行后，再在数天或最长30天内提🤗交清算。这意味着，犯罪分子可以在短时间内集中完成多笔交易，而😁银行的实时额度系统尚未更新冻结金额，从而形成“账面可用余额虚😘高”。 一位从事支付清算的技术专家向记者解释：“离线交👏易模式下，商户先消费、后入账，结算通常可延迟数天。而国内银行😜多采用‘T+1’更新额度逻辑，两者之间存在错配，为盗刷提供了😜可乘之机。” 展开全文 更复杂的是，一些银行在境🎉外场景下会自动上调临时额度至原授信的3至5倍，以提升用户体验😡。这一机制在正常情况下便利了大额消费，但在盗刷场景下却被犯罪😁分子利用，相当于提供了额外的“杠杆空间”。业内人士分析，这也💯是为何原本额度不高的卡片，在短时间内出现数万元盗刷的原因之一😂。 责任如何划分？ 在信用卡盗刷案件中，责任归属🙄长期是争议焦点。根据最高法2021年出台的司法解释，信用卡盗🥳刷案件中举证责任主要在银行。北京大成（长春）律师事务所律师葛💯仲彰认为，如果银行未能识别伪卡交易或未及时拦截异常消费，即未👏能尽到安全保障义务，应承担主要赔偿责任；而持卡人若存在信息泄😘露、延迟挂失等过错，则需自行承担部分损失。 记者了解到🤔，司法实践中，多数案件银行需承担七成以上责任。例如，华北某地🙌法院近期审理的一起案件中，持卡人王某的信用卡境外被盗刷200🎉0元。他在第一时间冻结账户并报警，法院最终判定银行未尽风控义🚀务，应承担全部赔偿责任。 但跨境交易中的维权远不如国内😉顺畅。“国际卡组织通常要求持卡人在规定时间内提交包括交易凭证👏、沟通记录在内的支持文件，否则银行无法代表客户申请拒付或退款🥳。”一位金融律师提醒，“时间优先、证据为王，这是跨境维权的基🥳本原则。” 通常来说，信用卡交易链条涉及发卡行、国际卡🙄组织、收单行、商户等多方主体。上述律师称，法院在审理时通常认🎉定消费者作为弱势一方，银行及相关机构应对外承担赔偿责任，至于🚀各方之间的责任再通过内部追偿解决。 不过，也存在法院酌😅定责任的情况。若原告在卡片保管上存在明显疏忽，法院可能判定持💯卡人与银行各自承担一定比例责任。 支付安全：磁条卡换芯😆片卡 从介质层面看，磁条卡仍是盗刷高发的重要原因。业内🤔普遍共识是，磁条卡被盗刷的概率是芯片卡的数倍。老版万事达卡多🔥数仅具备磁条功能，安全性远逊于支持EMV芯片标准的卡片。 🤯 中国市场近年来已逐步完成芯片卡替换，但在海外，磁条卡仍然🚀被大量使用。一旦持卡人持有的仍是磁条卡，境外交易的安全隐患就👏不可避免。 “从安全角度看，磁条卡确实是软肋。”前述支😘付行业人士表示，“更换芯片卡既是资金安全的需要，也能提升支付😉体验。” 据悉，万事达已在中国市场推出兼容EMV和银联😀PBOC3.0标准的新型芯片卡，实现“一芯双应用”，可同时支👏持境内外使用。与此同时，卡组织的活动与权益也已明确限定在新发😘芯片卡用户范围内，以进一步推动存量磁条卡的更新换代。 🎉前述人士称，对于普通持卡人而言，主动更换芯片卡不仅能降低盗刷😜风险，还能参与更多权益活动；而对于银行和卡组织，全面淘汰磁条🎉卡则是提升支付体系安全性的必由之路。返回搜狐，查看更多