可自定义的推理框架SoT-Agent，通过小路由模型自适应推理，更灵活，更经济 | 最新

主要观点总结

本文介绍了突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感，通过路由模型将大语言模型引导到三种推理范式中，解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。实验表明，SoT在保持准确性的同时，能显著减少令牌使用量。此外，本文还讨论了SoT框架的实际应用价值，包括在资源受限场景和大规模部署场景下的优势。

关键观点总结

关键观点1: SoT框架的核心理念

从人类认知过程中获取灵感，通过路由模型引导大语言模型进行高效推理。

关键观点2: SoT框架的三大推理范式

包括概念链、分块符号化和专家词汇，每种范式针对不同类型的推理任务。

关键观点3: SoT框架的实验结果

在保持准确性的同时，显著减少了令牌使用量，为大规模部署AI推理提供了有效的解决方案。

关键观点4: SoT框架的实际应用价值

适用于资源受限场景和大规模部署场景，为AI技术在教育、医疗等领域的应用提供了新的可能性。

关键观点5: SoT框架的创新点

直接解决推理输出冗长问题，提供专门的任务类型范式，具有动态路由机制和全面的实验评估。

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  字数 6263，阅读大约需15 分钟 前言：本文介绍了一项突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感， 通过一个200M大小的路由模型将LLM引导到 概念链、分块符号化和专家词 汇 三种推理范式 ，巧妙地解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。实验表明，SoT能在保持准确性的同时 将令牌使用量减少70-80% 。这一创新不仅大幅降低了AI推理的计算成本，更为在移动设备、边缘计算等资源受限场景下的AI应用开辟了新途径。 我已将其写成SoT-Agent框架 ， 让其产生更广泛的用途。 大语言模型推理的效率困境 近期，尤其是通过"思维链"（Chain of Thought, CoT）提示技术的应用，使模型能够分解复杂问题并逐步推导出答案。但这种能力的提升伴随着一个显著的代价——推理过程中产生的冗长中间输出大幅增加了计算开销。 当模 ………………………………