大型语言模型（LLM）在面对精确计算时常常会产生“幻觉”，我们如何能既保留其强大的推理能力，又确保计算结果的绝对准确？本文提出了一种精妙的解决方案：基于“暂停推理”的外部计算。与传统的“中断”后需要重建上下文不同，该方法通过在推理流中引入<CAL-C>和<RESULT:value>等特殊Token，实现了推理过程的无缝暂停、外部精确计算、以及计算结果的即时整合。这不仅是一种解决计算问题的有效策略，更为未来将LLM与任意外部函数（如API调用、数据库查询）进行深度、有状态的结合，提供了一个极具前景的实现范式。

当大语言模型遇到复杂的数学问题时，我们能否超越单一的“端到端”求解模式？本文提出了一种精巧的解决方案：构建一个以“调度员”（Scheduler）为核心的智能系统。该系统巧妙地将LLM的抽象公式生成能力与Python（SymPy/NumPy）的精确数值计算能力解耦，并通过一个智能调度核心，在公式生成、代码执行和结果验证之间进行动态、迭代的调度。这不仅是一个数学求解工具的设计，更是一种将LLM作为“符号推理引擎”而非“计算器”的全新架构范式，为解决多步骤、迭代性问题提供了极具启发性的思路。

如何弥合大型语言模型（LLM）强大的逻辑推理能力与孱弱的精确计算能力之间的鸿沟？本文提出了一种极具创见的解决方案：一个基于“中断处理”的数学求解系统。其核心思想是，让LLM在推理过程中生成代码，并通过一个精巧的标记检测与中断机制，动态地将计算任务“外包”给精确的代码执行模块。计算完成后，结果将被无缝地整合回模型的推理上下文中，使其能基于准确的中间结果，继续完成后续的逻辑推导。这种“推理-中断-计算-整合”的循环范式，为解决需要多步精确计算的复杂问题，开辟了一条全新的、高效的实现路径。