大模型还有哪些值得研究的方向？ || 大模型高效推理(Efficient Reasoning)研究综述

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大模型(LLMs)已在复杂任务中，特别是在数学和编程等系统性推理领域，通过链式思考(Chain-of-Thought, CoT)等技术，模型的推理能力得到显著提升。但随着推理链变得越来越长， 模型出现了"过度思考"现象，即产生冗余且过于详细的输出，不仅增加了计算资源消耗，也降低了实际应用中的响应速度 。本文将深入探讨大模型高效推理的最新研究进展，介绍如何在保持推理能力的同时优化推理长度，为实际应用提供更高效的解决方案。 1. 基本信息 停止过度思考：大模型高效推理研究综述 （Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models）由Rice University计算机科学系的Yang Sui、Yu-Neng Chuang、Guanchu Wang、Jiamu Zhang、Tianyi Zhang、Jiayi Yuan、Hongyi Liu、Andrew Wen、Shaochen (Henry) Zhong、Hanjie Chen和Xia Hu共同完成。 该论文于2025年3月20日发布在arXiv预印本平台上，项 ………………………………