主要观点总结
文章介绍了AutoThink团队提出了一种高效的推理策略，赋予大模型根据题目难度自主切换思考模式的能力。通过使用小小的省略号作为提示词和多阶段强化学习，引导大模型自主决定是否深度思考、思考多少。该策略在不同的数学数据集上实现了优异的准确率与效率平衡，既提升了性能，又节省了算力。文章还涉及了AutoThink的设计原理、实验验证及行为分析。
关键观点总结
关键观点1: AutoThink策略的特点
通过使用省略号作为提示词，配合多阶段强化学习，引导大模型根据题目难度自主切换思考模式。
关键观点2: 实验结果
在多个数学数据集上，AutoThink实现了优异的准确率–效率平衡，提升了性能，节省了算力。
关键观点3: 局限与展望
AutoThink还存在一些局限，如奖励规避和推理预算不可控等问题，需要后续研究解决。
文章预览
AutoThink团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在日益强调“思维能力”的大语言模型时代， 如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停” ，成为当前智能推理研究的重要课题。 中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室 提出了一种高效的推理策略， 赋予推理大模型根据题目难度自主切换思考模式的能力： 通过一个小小的省略号作为提示词 + 多阶段强化学习，引导大模型自主决定是否深度思考、思考多少。 研究背景：大模型“想太多”,是优点还是负担？ 在大语言模型快速发展的今天，越来越多的模型开始具备“深度思考能力”。 比如，DeepSeek-R1系列模型引入了一种特别的提示结构：先 ，再 。也就是说，模型在回答之前会“思考”一番，生成一整段 包含反复自我反思、自我验证 的逻辑推理，然后才给出结论[1]。这种方式是近
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