的多样性鼓励机制，确保每条路径能探索不同的解题思路，从而生成多样化的候选答案池。研究团队在 Meta 的 LLaMA 3.1 8B 和 Qwen3-8B-Base 上部署测试。在数学基准测试中，LaDiR 取得了比现有方法更高的准确率，在面对更困难的分布外任务时表现尤为突出。在代码生成测试 HumanEval 中，该框架生成的代码更加可靠，在难题上的表现明显优于标准微调方法。在谜题规划任务中，La
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