推理模型在复杂任务上表现惊艳，缺点是低下的token效率。UCSD清华等机构的研究人员发现，问题根源在于模型的「自我怀疑」！研究团队提出了Dynasor-CoT，一种无需训练、侵入性小且简单的方法。实验证明，Dynasor-CoT在保持准确性的同时， ...

在人工智能技术迅猛发展的今日，推理模型的性能提升升级成为行业焦点。最近，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）与清华大学的研究团队共同提出了一种创新的推理方法——Dynasor-CoT，这种方法解决了当前推理模型在复杂任务中面临的token效率低下问题，为 ...

研究团队提出了Dynasor-CoT，一种无需训练、侵入性小且简单的方法。实验证明，Dynasor-CoT在保持准确性的同时，能减少高达29%的token消耗，且不增加 ...