研究人员开发了一种新颖的方法，通过惩罚其思维链（CoT）追踪中的内部和外部冗余来减少大型推理模型（LRM）的“过度思考”。这种双重惩罚强化学习框架分别解决了第一个正确答案之前的信��停滞和之后的冗余延续问题。在GSM8K和MATH500等基准测试上的实验表明，推理长度显著缩短，在1.5B模型上最多可减少41.3%，同时保持了具有竞争力的准确性并提高了整体效率。该方法还显示出对GPQA和LiveCodeBench等域外任务的可迁移性，为构建更简洁、更具可解释性的LRM指明了方向。 AI
影响 降低了推理成本，提高了大型推理模型的可解释性。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种提高大语言模型推理效率的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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