过程透明化：通过思维链（CoT）等技术，将问题拆解为可解释的推理步骤，使模型决策路径可视化。 计算动态化：采用测试时间扩展（Test-Time Scaling）等策略在推理阶段动态分配更多计算资源处理复杂子问题。 训练强化：结合强化学习（如 RLHF）、对抗训练等方法，利用高难度推理任务数据集（如 MATH、CodeContests）进行微调，提升符号推理与逻辑连贯性。