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Apple提出SSR框架，多模态搜索代理延迟降超90%

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AI 综述

Apple研究团队提出选择式结构化推理（SSR）框架，把多模态搜索代理的推理从开放式生成改为从预设可复用的自然语言候选中选择，且无需辅助任务头。在2B和4B模型、七个多模态搜索基准上，SSR平均成功率与同规模领先搜索智能体相当，每轮推理延迟降低超90%，单题模型总推理延迟降低28–54%。

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最新进展10月15日 08:00

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日

08:00
Apple Machine Learning Research
Apple 提出 SSR：用选择式结构化推理打造高效多模态搜索智能体
Apple 研究团队提出 Selection-based Structured Reasoning（SSR），将推理从开放式生成改为从预设可复用自然语言候选中选择，无需辅助任务头。在 2B 和 4B 模型、七个多模态搜索基准上，SSR 平均成功率与同规模领先搜索智能体相当，每轮推理延迟降低超 90%，单题模型总推理延迟降低 28–54%。

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。