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研究发现，AI模型在最大推理努力下表现更差

新研究表明，强迫AI模型在每次请求时都使用最大推理努力可能会导致负面结果，包括许多常见任务的延迟增加、成本升高以及答案质量下降。研究表明，对于更简单的问题，模型经常会通过相同的方法重复检查答案而浪费token，在某些情况下，扩展推理会通过放大有缺陷的启发式方法或关注不相关信息来积极降低准确性。专家建议，不应默认采用最大努力，而应在不同推理长度下评估模型，尤其是在代理任务中，过度思考会阻碍有效行动。