ReCOR架构与工作流程

architectureReCOR整体架构

ReCOR框架采用模块化设计，由多个关键组件协同工作，实现自适应标记生成顺序的优化：

• 标记预测模块：负责评估每个未填充标记的预测难度

• 顺序决策模块：基于预测难度和上下文信息选择下一个标记

• 强化学习优化器：通过奖励信号优化顺序选择策略

• 自监督机制：利用标记预测统计进行模型训练

ReCOR框架架构图

ReCOR框架架构图

ReCOR框架的整体架构设计，展示了各组件之间的交互关系

sync工作流程

ReCOR框架的工作流程分为训练阶段和推理阶段，两个阶段共享核心机制：

1

analytics难度估计

对每个未填充标记进行预测难度评估，基于上下文信息和历史预测统计

2

shuffle顺序决策

根据难度估计结果和当前上下文，使用强化学习策略选择下一个生成的标记

3

auto_fix_high标记生成

生成选定的标记，更新上下文信息，并记录预测统计信息

4

loop迭代优化

重复上述过程，直到所有标记生成完成，并根据结果优化策略

code关键算法与技术

ReCOR框架的核心算法基于强化学习和自监督学习，关键技术包括：

functions标记预测难度估计算法

function estimate_token_difficulty(context, unfilled_tokens):
    difficulties = []
    for token in unfilled_tokens:
        # 计算预测概率分布的熵
        prob_dist = model.predict(context, token)
        entropy = calculate_entropy(prob_dist)
        
        # 考虑历史预测统计
        historical_stats = get_historical_stats(token)
        
        # 综合计算难度分数
        difficulty = combine_metrics(entropy, historical_stats)
        difficulties.append((token, difficulty))
    
    return sorted(difficulties, key=lambda x: x[1])

• 熵值计算：通过预测概率分布的熵衡量不确定性

• 历史统计：利用历史预测准确率调整难度估计

• 上下文感知：根据当前上下文动态调整难度评估

psychology自适应标记选择机制

ReCOR框架在训练和推理期间采用自适应标记选择机制，核心思想是：

• 难度优先：优先生成预测难度较低的标记，建立可靠上下文

• 依赖感知：考虑标记间的依赖关系，避免生成顺序导致的逻辑不一致

• 动态调整：根据生成过程中的反馈实时调整选择策略

自适应标记选择流程

自适应标记选择流程图

ReCOR框架的自适应标记选择流程，展示了如何动态调整生成顺序

链接：https://arxiv.org/abs/2508.13070