قدّم باحثون بقيادة Zhaoyang Wei تقنية CALR، وهي طريقة لربط الحالات الكامنة للنموذج بالإشراف على الإجابات. تضغط الطريقة خطوات الاستدلال في كتل كامنة تظل مرتبطة بالمسألة الأصلية. وأظهرت الاختبارات على خمسة معايير للاستدلال الرياضي أن CALR تفوقت بفارق 26 نقطة مئوية على نهج كامن مستمر مماثل، عند استخدام ميزانية الحوسبة نفسها. ونُشرت الورقة على arXiv في 7 أكتوبر 2026.
لماذا يهم
يشير هذا التحسن إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تستطيع حل المسائل الرياضية بموثوقية أكبر من دون موارد حوسبة إضافية، ما قد يفيد الأدوات التعليمية.
