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  1. RESEARCH · CL_62917 ·

    新方法通过压缩CoT提升LLM推理效率

    研究人员开发了新方法来提高大型语言模型中链式思考(CoT)推理的效率。HybridThinker引入了一种训练方案,在保留详细思考步骤和将其压缩到内存令牌之间取得平衡,以相似的推理时间实现了最先进的准确性。HMPO提供了一个成本效益高、单阶段的强化学习框架,能够自适应地压缩CoT,在各种任务和模型规模上显著减少令牌数量,同时准确性损失可忽略不计。另一项研究探讨了CoT和循环Transformer的内存机制,强调了与完整序列状态循环或C…