Light-R1通过硬编码标签对实现了结构化推理过程控制。该设计强制模型在解决数学问题时必须展示完整的推导步骤，比如处理方程”2x + 3 = 7″时，模型会输出”首先两边减3得2x=4，然后两边除2得x=2″的详细过程。测试表明，该机制能有效提升模型在AIME级难题中的表现，使多步推理正确率提升37%。
技术实现上，该标签系统与vLLM/SGLang推理框架深度集成，支持输出token数扩展至500以上，满足复杂证明题的推理需求。相比传统数学推理模型的”黑箱”输出模式，这种可解释的推理链条让错误更容易被定位和修正，为教育场景下的AI应用提供了关键技术支持。
本答案来源于文章《Light-R1：360开源的数学领域超强推理模型》
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