论文
CWM：自适应RAG与推理的可控白盒元提示
CWM: Controllable White-Box Meta-Prompting for Adaptive Retrieval-Augmented Generation and Reasoning Ability
摘要
近期大模型因强语言理解、生成、推理及外部知识利用能力受到关注。许多研究针对单一任务优化，但通用、任务无关方法探索有限。我们提出统一推理与检索增强生成任务的框架，并提出可控白盒元提示CWM，一种低成本白盒方法，用于此前主要由黑盒方法处理的自适应RAG，无需外部决策模块或多次采样。CWM在GPT-oss-20b、Qwen3-14b、Llama3.1-8b等近期模型的三个自适应RAG基准上取得先进表现，并可扩展至推理任务，展现较强通用性。它还允许通过操纵模型内部信号调节检索决策，实现可控性。代码通过原摘要链接公开。