IXThinker·2025-05-29 09:40

復旦字節推CAR框架 平衡推理精度與效率

復旦大學與字節的研究團隊提出自適應推理框架CAR，針對過度依賴思維鏈（CoT）反而損害模型表現的問題，讓模型按自身置信度動態選擇簡短回答或長文本推理，兼顧準確性與效率。

長CoT的陷阱

推理能力的進步大幅提升了LLM與多模態大模型（MLLMs）的任務表現，但已有研究發現，長CoT推理並非總能提高準確率，處理簡單任務時甚至可能因冗長輸出而削弱表現，過度思考成為新的性能瓶頸。