大型推理模型通过生成显式思维路径提升语言模型能力，尤其在事实导向的问答中帮助恢复相关知识和优化答案。不过，显式思维有时会推翻原本正确的非思维答案，引发所谓的“思维诱发幻觉”，导致事实错误。该研究提出将显式思维视为模型直接回答倾向上的一个思维残差，可能带来缺失知识的补充或引入无支持的关联。基于此，提出了MARGO——一种利用非思维路径作为同模型参考的强化学习框架，通过混合思维和非思维的轨迹组评估显式思维是否增加事实价值，从而抑制幻觉风险同时保持思维的正面作用。多基准实验证明，MARGO在提升事实可靠性方面优于强基线，且在数学推理中保持了良好的推理能力。
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这一研究针对大型推理模型在事实问答中出现的思维诱发幻觉问题提出创新解决方案，通过混合模式优势正则化，巧妙利用同模型的非思维轨迹作为参考，避免了显式思维带来的错误偏差。这提升了模型的事实准确性，同时保持了其推理能力，对推动事实导向的自然语言处理模型发展具有重要意义。
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